Effect of low‐temperature treatments on pseudo‐Thellier paleointensity determination
Notice bibliographique
Résumé
In paleointensity determination on multidomain (MD) magnetite, demagnetization is always easier than restoring remanence in companion acquisition steps. As a result, paleointensity results follow a convex‐down curve on the Arai plot. In an attempt to overcome this problem, the effect of systematic low‐temperature demagnetization (LTD) on pseudo‐Thellier results was examined. LTD was applied not only to the initial anhysteretic remanent magnetization (ARM, simulating natural remanent magnetization or NRM) but also after each partial anhysteretic remanent magnetization (pARM) acquisition step. Three practical benefits of systematic LTD were discovered. (1) LTD‐treated pseudo‐Thellier results always yielded more accurate intensity values regardless of grain size and sample lithology. (2) LTD improved the behavior of MD magnetite in paleointensity determination, although not as much as for single‐domain and pseudosingle‐domain grains. (3) An unanticipated bonus was a more even distribution of data points on the Arai plot, resulting from the fact that LTD causes a shift of points toward the upper end of the Arai curves. Constructing a three‐dimensional map of the distributions χ and χLTD was successful in quantitatively explaining behavior on the Arai plots.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».