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Enregistrement W6944609578 · doi:10.18739/a2rn30757

Petermann Expedition, Oden July 2015, marine core data for mineralogy, foraminifera and particle size, Greenland, 2019

2019· dataset· en· W6944609578 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUC Santa Barbara · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFjordForaminiferaIcebergIce sheetPaleoceanographyGlacial periodLast Glacial MaximumGreenland ice sheetSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overarching goal of this project was to study the Petermann Glacier/ice tongue system and its response to past climate changes, especially during the Holocene. This is a major outlet of the Greenland Ice Sheet and one of only a couple that terminates in a buttressing ice tongue. Its past sensitivity to changes in ocean and atmosphere temperature and sea level are important for predicting its response to modern and future warming. Our research focuses on reconstructing the extent of the Petermann Glacier during the LGM (Last Glacial Maximum), the timing, rate and style of ice retreat, and the role of ocean forcing, sea level variation and fjord morphology and interaction with other ice sheets and outlets in its past behavior. As a collaborative group, we use the geological and geophysical data collected during the July to Sept. 2015 cruise of icebreaker Oden (OD1507) to the Petermann Fjord and Hall Basin to accomplish our goals. The University of Colorado was responsible for developing certain basic aspects of stratigraphy and paleoceanography through the analyses of mineralogy, grain size and foraminiferal assemblages in sediment cores collected during OD1507 augmented by analysis existing sediment cores collected in 2001 on Canadian cruise 2001LSSL (Louis Saint Laurent). Three types of data are provided. 1. Quantitative X-ray mineralogy (qXRD) data in percentage form; 2. Particle size data processed for grain size parameters using Gradistat program; 3. Foraminiferal percentage and abundance data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,011

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,275 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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