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Enregistrement W4399651676 · doi:10.62163/aucevrebilim.1435679

Paleolimnological Investigations in Coastal Sarıkum Lagoon, Sinop, Turkey

2024· article· en· W4399651676 sur OpenAlexfundno aff
Ceran Şekeryapan, Lisa Doner, Handong Yang

Notice bibliographique

RevueAnkara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and environmental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOrta Doğu Teknik ÜniversitesiQueen's University
Mots-clésGeologyBiotaSedimentOceanographyPaleolimnologyEcosystemEnvironmental changeDiagenesisClimate changeOstracodHoloceneSedimentologyPaleontologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lagoons are dynamic systems, making ecosystem management difficult. Paleolimnological approach is the only way to track past long term environmental changes and background conditions that are essential to build environmental management plans. Here, we investigated a sediment record from Sarıkum Lagoon, on the Black Sea coastal plain in North Anatolia, through a multiproxy paleolimnological approach to reveal long term environmental change and background conditions in the lake. For which, dry weight, organic and carbonate carbon, chlorophyll a (including its main diagenetic products), magnetic susceptibility and ostracod analysis were undertaken. The core was dated via radionuclide technique. At around 30 cm of the sediment record, there are abrupt transitions in all proxies, indicating a massive sediment input, a transition from transitional water to lacustrine environment, and lake’s biota also changed. Biological proxies preserved in the sediments suggest that the latest zone, after this event, is represented by lacustrine and hydrologically more isolated conditions from the Black Sea. Whatever the reason of that event (e.g. earthquake, flood), Sarıkum Lagoon has had lacustrine conditions during the last ~ 2 and half centuries following that abrupt event. This long term environmental change information should be considered while making future ecosystem management and conservation plans for the lake. (e.g. keep the lake connected with the Black Sea).

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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