Deglaciation stages of the Laurentide Ice Sheet in Canada and related glaciomarine and glaciolacustrine deposits. Review of selected features
Bibliographic record
Abstract
Durante la deglaciación de los mantos de hielo se genera una gran cantidad de\nagua de fusión, una gran parte de la cual queda retenida en grandes lagos en los bordes de\nlos glaciares. Un ejemplo es el Manto de Hielo Laurentido que cubrió una gran extensión de\nNorteamérica y dio lugar a vastos lagos en las distintas etapas de su deglaciación. Restos de\nestos ambientes son los Grandes Lagos de Norteamérica así como otros lagos en el centro\ny noroeste de Canadá. También se formaron mares glaciales poco profundos, desecados en\nparte a causa del levantamiento isostático postglacial. El legado de estos ambientes son vastas\nplanicies, actualmente fértiles áreas agrícolas en su mayor parte, situadas sobre arenas y arcillas\nglaciolacustres y glaciomarinas.\nLos sedimentos depositados en los lagos y mares glaciales adquieren características específicas\nque son fácilmente preservadas en el registro geológico. Los emplazamientos glaciolacustres\ny glaciomarinos se caracterizan por su reletivamente amplia distribución y por la complejidad\nde los depósitos deltaicos, costeros y de aguas profundas. Las ritmitas son facies formadas por\ndecantación diferencial en verano (fusión) e invierno (bajo cobertura de hielo), o por flujos\nturbios procedentes de los rios glaciales. Igualmente típicos son los depósitos de sedimentos\ngruesos de origen fluvial depositados en aguas profundas, generalmente en el frente sumergido\nde los glaciares, en los puntos de descarga de corrientes glaciales canalizadas. Otros depósitos\nde material grueso de aguas profundas son los generados por materiales transportados por\nbloques de hielo estacional o icebergs.\nEl tipo de sedimentos y los paisajes a que han dado lugar tienen importantes implicaciones\npara los usos del suelo. Los ambientes deltaicos y costeros constituyen valiosas fuentes de\náridos, mientras las areas predominantemente limo-arcillosas son generalmente excelentes \náreas agrícolas. Sin embargo, los depósitos de arcillas marinas son muy inestables y pueden\ndar lugar a deslizamientos, como ocurre con las arcillas de la formación Leda en el sureste de\nCanadá. Además algunas llanuras de ortigen lacustre, topográficamente bajas, en el centro de\nCanadá suelen inundarse durante la primavera.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| 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) | 0.002 | 0.000 |
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".