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Enregistrement W7018941611

Ein Roentgendiffraktionsansatz : die Mineralzusammensetzung als Herrkunftsindikator von Sedimenten im Arktischen Ozean

2016· dissertation· en· W7018941611 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMedia (https://www.suub.uni-bremen.de/) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticProvenanceSedimentClimate changePaleoceanographyThe arcticPaleoclimatologyDolomite
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paleoclimate research and climate models demonstrate that the Arctic is very sensitive to climate change and also plays a key role in driving and amplifying global climate variability and sea-level change. Study of the late Quaternary paleoceanography in the Arctic Ocean is of great importance to understand the glacial-interglacial climate changes. As the sediment in the central Arctic Ocean is mostly transported by iceberg and sea-ice, provenance studies can be used to infer the ice-sheet history and the surface circulation pattern. Bulk mineral assemblages are one of the proxies that can be used to identify the source areas of the Arctic sediments. The main aim of this thesis is to study in detail the quantitative X-Ray Diffraction (qXRD) software package RockJock which is used to obtain the bulk mineral assemblages result and the comparison of the two qXRD software packages RockJock and QUAX. In Chapter 4, three different sets of artificial mixtures are used to access the accuracy of RockJock, and the possible sources of errors are proposed. The comparison of RockJock and QUAX is based on the surface sediment samples retrieved from the Siberian shelf seas as well as the central Arctic Ocean. Quartz, feldspars, calcite, dolomite, and the sum of clay minerals show fairly good correlations, while the differences of individual clay minerals are high. In Chapter 5, surface sediment samples, which are used in Chapter 4, were analyzed using RockJock to test the possibility to use bulk mineral assemblages as provenance indicator. It shows that the combination of quartz, Qz/Fsp, dolomite and kaolinite can be used to identify source areas. Sediment input from the Canadian Arctic is generally characterized by high dolomite and Qz/Fsp values. Sediment input from the Eurasian Arctic shelf seas is generally characterized by low dolomite, Qz/Fsp, kaolinite values and high quartz values. Although the contents of amphibole are mostly too small to be quantified, the occurrence of amphibole might be an indicator of sediments from the Siberian shelf seas. In Chapter 6, three sediment cores selected from a transect across the Mendeleev Ridge were used in this thesis to study the provenance of terrigenous sediments from the Central Arctic in order to study the ice sheet history. It shows that the provenance of sediments deposited on the Makarov Basin side of the Mendeleev Ridge is different from that deposited on the Canada Basin side of the Mendeleev Ridge. The IRD events of MIS16, 12, 10, 8 are characterized by high dolomite contents, high quartz/feldspar ratios and low plagioclase contents and may suggest IRD input from the Canadian Archipelago. The IRD events that occur in MIS6, are characterized by high quartz and low dolomite contents, which indicates IRD from the Eurasian sources.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,010

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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