Cretaceous Ocean Redbeds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The occurrence of marine red beds has been known for at least 140 years, since Stúr (1860) and Gümbel (1861) first described them from the Púchov beds in the Carpathians and the Nierental beds in the Eastern Alps. A few biostratigraphic and sedimentological studies followed, particularly in European countries. However, detailed investigations on paleoceanographic and paleoclimatic implications related to Cretaceous marine red beds were initiated by Prof. Chengshan Wang, Dr. Xiumian Hu, and their colleagues. This collection of papers resulted from two collaborative research projects funded in part by UNESCO/IUGS International Geosciences Project IGCP 463 and IGCP 494. The IGCP 463 “Upper Cretaceous Oceanic Red Beds: Response to Ocean/Climate Global Change” (2002-2006) was led by Prof. Chengshan Wang (China University of Geosciences, Beijing, China), Prof. Massimo Sarti (Universitá Politecnica delle Marche, Italy), Dr. Robert Scott (University of Tulsa and Precision Stratigraphy Associates, USA), and Prof. Luba Jansa (Dalhousie University, Canada). The objective of IGCP 463 was to study major paleoceanographic phenomena recorded by sedimentary sequences in the world oceans. Cretaceous deposition changed several times from widespread organic-carbon-enriched shales that indicate a dysoxic to anoxic deep ocean environment, to mostly reddish clays and marls deposited in an oxic marine environment during the Late Cretaceous.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,014 | 0,002 |
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 ».