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Enregistrement W6986317282

Palaeogeographical reconstruction and hydrology of glacial Lake Purcell during MIS 2 and its potential impact on the Channeled Scabland, USA

2020· article· en· W6986317282 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArrow@dit (Dublin Institute of Technology) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDeglaciationMeltwaterSedimentary rockGlacial periodShelf iceFlood mythGlacial lakePost-glacial rebound
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large, ice‐marginal lakes that were impounded by the maximally extended Cordilleran Ice Sheet (CIS) provided source waters for the extraordinarily large floods that formed the Channeled Scabland of Washington and Idaho, USA. However, flood flows that drained CIS meltwater and contributed to landscape evolution during later stages of deglaciation have hitherto been poorly investigated. This paper provides the first evidence for such a late deglacial floodwater source: glacial Lake Purcell (gLP). Sedimentary evidence records the northward extension of gLP from Idaho, USA into British Columbia, Canada and establishes its minimum palaeogeographical extent. Sedimentary evidence suggests that the deglacial Purcell Lobe was a capable ice dam that impounded large volumes of gLP water. A review of glacio‐isostatically affected lakes during CIS deglaciation suggests that gLP could have been subjected to tilts ranging from 0 to >1.25 m km−1. Sedimentary evidence suggests high lake plane tilts (⪆1.25 m km−1) are the most likely to have affected gLP. Using this, the palaeogeography and volume of gLP are modelled, revealing that ~116 km3 of water was susceptible to sudden drainage into the Channeled Scabland via the Columbia River system. This calculation is supported by sedimentary and geomorphic evidence compatible with energetic flood flows along the gLP drainage route and suggests gLP drained suddenly, causing significant landscape change.

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 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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