Grain Size Distribution in the Subsurface Sediments of Floodplains Across the Yukon River Basin, Alaska, 2022
Notice bibliographique
Résumé
To characterize the sedimentological properties of riverbank materials in the Yukon River Basin, we analyzed grain size distributions from bank sediments collected at two representative sites: the Koyukuk River near Huslia and the Yukon River near Beaver. These locations, situated within discontinuous permafrost regions, were selected to capture spatial variability in depositional environments and inform interpretations of fluvial processes, sediment transport dynamics, and sediment-associated carbon cycling in high-latitude floodplains. In addition to their geomorphic relevance, these sediments serve as reservoirs for organic carbon and potentially toxic elements, such as mercury. Associated organic carbon data are reported in Ke et al. 2024, doi.org/10.18739/A22R3NZ79, and mercury concentrations are archived in Isabel et al. 2023, doi.org/10.18739/A2WW7720N. As part of a National Science Foundation (NSF)-funded effort to assess erosion and biogeochemical cycling in the Yukon River Basin, sediment samples were collected between June and September 2022 from the Yukon River near Beaver (65.700 degrees North [°N], 156.387 degrees West [°W]) and the Koyukuk River near Huslia (66.362 °N, 147.398 °W). Grain size distributions were analyzed using laser diffraction analysis with a Mastersizer 3000E, and are reported here as statistical summaries.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».