Données quantitatives sur les cailloux à la surface du couvert glaciel, estuaire du Saint-Laurent
Bibliographic record
Abstract
À plusieurs endroits, le couvert glaciel des rivages de l'estuaire du Saint-Laurent contient des débris grossiers. Un relevé des cailloux à la surface de la glace a été fait dans quatre sites. On y a mesuré plus de 300 cailloux pesant entre un kilo et une tonne. Dans les sites étudiés, les cailloux de petite taille (1 à 20 kg) prédominent avec 60 %; les cailloux de 20 à 50 kg comptent pour 25 %; les autres ont un poids supérieur à 50 kg. Dans trois des sites étudiés, la débâcle est survenue le lendemain des observations. Les cailloux à la surface de la glace ont donc été évacués au large et vers l'aval sur des distances qui ont pu atteindre 30 km avant d'être délestés. La puissance des vagues et la vélocité des courants étant relativement modestes sur les estrans du Saint-Laurent estuarien, une grande partie des sédiments grossiers excède leur compétence; les matériaux au-dessus de 10 cm sont donc exclusivement déplacés par les glaces. Le relevé des cailloux à la surface du couvert glaciel renseigne utilement sur la charge sédimentaire des glaces et aide à quantifier le processus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".