Limitations in correlation of regional relative geomagnetic paleointensity
Notice bibliographique
Résumé
Time domain correlations of common features among relative paleointensity records from sedimentary cores are invaluable to paleomagnetism and paleoclimatology. Sediments with high accumulation rates might now provide millennial scale correlations of temporal variations in the geomagnetic dipole moment. Errors in the ages of paleomagnetic data samples, however, can make such correlations difficult and unreliable. We use spectral methods to assess the level of coherence expected among individual and stacked high‐resolution simulated paleointensity records for the time interval 0–75 ka. Correlations between individual paleointensity records are systematically degraded with decreased sedimentation rate and increased magnitude of age errors. We find that with optimistic age errors and interpolation of depth sampled data to evenly spaced time series, only short period signal in high‐resolution relative paleointensity is corrupted. For currently available methods of establishing chronologies, we estimate the minimum characteristic timescale of correlative features between pairs of regional stacked records at about 4.5 kyr. From an analysis of NAPIS‐75 and SAPIS data, it appears that the limit is inherent to the regional stacks and not a consequence of comparison of distant, independent data sets. A detailed comparison of the NAPIS‐75 and SAPIS stacks shows that this limit is likely larger, perhaps 6 kyr. At long periods the two regional stacks are more poorly correlated than those from our simulations, suggesting somewhat larger age errors in the individual paleointensity records.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».