MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389946000 · doi:10.2138/gselements.19.5.276

How Large Igneous Provinces Have Killed Most Life on Earth—Numerous Times

2023· article· en· W4389946000 sur OpenAlexaff
Stephen E. Grasby, David P.G. Bond

Notice bibliographique

RevueElements · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Stratigraphy of Fossils
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésExtinction eventBiosphereEarth scienceLarge igneous provinceAtmosphere (unit)GeologyBiogeochemical cycleAstrobiologyPhanerozoicOzone layerPaleozoicAbiogenesisPaleontologyPermian–Triassic extinction eventLate Devonian extinctionTerrestrial ecosystemPermianEcosystemEcologyGeographyTectonicsClimatologyMagmatismMeteorologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolution has not been a simple path. Since the first appearance of complex life, there have been several mass extinctions on Earth. This was exemplified by the most severe event during the Phanerozoic, the end-Permian mass extinction that occurred 252 million years ago and saw a loss of 90% and 70% of all marine and terrestrial species, respectively. Such mass extinctions have entirely reset ecosystems. Increasing evidence points to the massive eruption and crustal emplacement of magmas associated with large igneous provinces (LIPs) as key drivers of these events. Understanding how LIP events disrupted global biogeochemical cycles is of prime importance, especially as humans alter the atmosphere and biosphere today. We explore the cascading impacts of LIP events on global climate, oceans, and land—including runaway greenhouses, the release of toxic metals to the environment, the destruction of the ozone layer, and how global oceans are driven to anoxic and acidic states—all of which have parallels in the consequences of modern industrialisation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueElementsMême sujetPaleontology and Stratigraphy of FossilsTravaux en français237 207