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Enregistrement W6888468225 · doi:10.18739/a2pg1hq63

Sediment geochemical data from the Bering Shelf and Yukon Delta, Eastern Bering Sea, June 2023

2025· dataset· en· W6888468225 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCalifornia Digital Library · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentSediment trapSeabedArcticContinental shelfTotal organic carbonGrain sizeSediment transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains geochemical and grain size measurements of seabed and suspended sediment samples collected from the Bering Shelf and Yukon prodelta in June 2023. These samples were collected during the 6-12 June 2023 Arctic Chief Scientist Training Cruise, which was a short cruise on the R/V Sikuliaq during its transit from Seward, Alaska to Nome, Alaska. The cruise was sponsored by the University National Oceanographic Laboratory System (UNOLS) Arctic Icebreaker Coordinating Committee and the National Science Foundation. These data were generated as a pilot data set to understand the fate of terrestrial organic carbon in the Yukon River delta and adjacent Bering Sea. Seabed sediment was collected at three locations (MC04, MC06, and MC08) using a multicorer. One seabed sediment sample was collected using a van veen grab sampler. Suspended sediment samples were collected using a hand-deployed niskin bottle and transferred into a clean 10-liter cubitainer for transport and temporary storage. Suspended sediment was filtered on the ship within 24 hours of collection using a Geotech barrel filter with a 0.45 micron Polyethersulfone (PES) membrane filter. Multicores were extruded on deck and subsamples were transferred to sterile whirl-pak sample bags. All sediment samples were frozen and subsequently shipped back to the lab in coolers. Sediment samples were analyzed for grain size, bulk elemental composition via X-ray fluorescence (XRF), and organic carbon and nitrogen concentrations and isotopes via EA-IRMS (elemental analyzer-isotope ratio mass spectrometry). Grain size distributions were measured using a Malvern mastersizer laser diffraction particle size analyzer at the University of Colorado Boulder. Bulk elemental composition was measured on the Rigaku XRF in the Analytical Geochemistry Lab at the University of New Mexico. Total organic carbon (TOC), total nitrogen (TN), and carbon/nitrogen isotopes were measured at the Center for Stable Isotopes at the University of New Mexico. Prior to EA-IRMS analyses, sediment samples were acid-treated to remove inorganic carbon following the method of Galy et al., 2007. References Galy, V., Bouchez, J., & France‐Lanord, C. (2007). Determination of total organic carbon content and δ13C in carbonate‐rich detrital sediments. Geostandards and Geoanalytical research, 31(3), 199-207.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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