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Enregistrement W4391836262 · doi:10.1139/cjes-2023-0091

Laurentide Ice Sheet configuration in southern Ontario, Canada during the last glaciation (MIS 4 to 2) from stratigraphic drilling and LIDAR-based surficial mapping

2024· article· en· W4391836262 sur OpenAlexafffundvenueabout
Syed Bukhari, Nick Eyles, R P M Mulligan, A K Burt, Carolyn H. Eyles, R C Paulen, Martin Ross, Niko Putkinen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of WaterlooMcMaster UniversityGeological Survey of CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeologyIce sheetDeglaciationGlacial periodWisconsin glaciationGeomorphologyIce streamGlacial landformLineationLast Glacial MaximumPaleontologyOceanographyCryosphereSea iceMoraine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional subsurface mapping of glacial depositional systems preserved in buried bedrock paleovalleys, and quantitative analysis of new LiDAR imagery of surface glacial landforms using machine learning techniques, when combined, are powerful tools for assessing the dynamics of the Laurentide Ice Sheet (LIS) during the last (Wisconsinan) glaciation in southern Ontario. While age dating of deposits preserved below Last Glacial Maximum tills (LGM: marine isotope stage (MIS) 2 < c.24 000 years B.P. (ybp)) is still sparse, newly available sedimentological data derived by cored drilling, combined with legacy outcrop data, identify thick (100 m+) successions of glaciolacustrine sediments and a lack of till(s), indicating that the ice sheet margin did not extend beyond the Niagara Escarpment at the western end of Lake Ontario, during the earliest phases of the glaciation (MIS 4) or the ensuing mid-Wisconsinan (MIS 3). Ice was able to extend into New York State blocking the Rome outlet to the Hudson Valley ponding deep proglacial lakes in the glacio-isostatically depressed Huron–Ontario–Erie basins recorded by thick glaciolacustrine sediments in paleovalleys. These were cannibalized by an expanding Late Wisconsinan ice sheet after ∼24 000 ybp recorded by extensive till sheets resting on a marked erosional unconformity, with drumlinized surfaces. Analysis and visualization of LiDAR data identifies discrete statistically validated flow sets of highly elongated streamlined bedforms (mega-scale glacial lineations (MSGLs)). These provide key evidence of a major reorganization of the ice sheet margin during deglaciation into lobate paleo ice streams shortly after 17 400 ybp. MSGLs are cut across earlier LGM drumlinized tills creating widespread “palimpsest” surfaces. At least two principal phases of fast ice flow can be identified, marked by large fluxes of sediment and the rapid building of large gravel and sand-dominated moraine complexes within interlobate depocentres, the largest glacial landforms in southern Ontario. Analysis of LiDAR data further reveals the common presence of DeGeer moraines where ice margins retreated in water, and iceberg scours. Future work using LiDAR mapping has the objective of fully documenting the number, extent, and timing of ice streams to enhance glaciological modelling when the ice sheet rapidly lost mass.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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