The evaluation of macroscopic and microscopic textures of sand grains using elliptic Fourier and principal component analysis: Implications for the discrimination of sedimentary environments
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A method that integrates elliptic Fourier and principal component analysis is a new development in the analysis of the shapes of sand grains. However, conventional elliptic Fourier and principal component analysis based on the variance–covariance matrix of the elliptic Fourier results can determine only the form of sand grains, and fails to quantify fine‐scale boundary smoothness of grains. In this study, sand grains from glacial, fluvial, foreshore and aeolian environments were analysed using both elliptic Fourier and principal component analysis and an extension of elliptic Fourier and principal component analysis based on the correlation matrix to extract information on grain form (macroscopic) and grain boundary smoothness (microscopic) separately. Conventional elliptic Fourier and principal component analysis based on the variance–covariance matrix produces macroscopic particle shape descriptors, such as the elongation index and bump indices. These indices indicate that sand grains exposed to subaqueous transportation (fluvial and foreshore) have forms that are more elongated than those exposed to subaerial transportation (aeolian dunes). However, elliptic Fourier and principal component analysis based on the correlation matrix is, in addition, able to extract microscopic particle features, which can be interpreted in terms of a boundary smoothness index. The boundary smoothness index indicates that the surfaces of glacial grains are the most rugged, whereas the surfaces of aeolian grains are the smoothest. On bivariate plots of the boundary smoothness and elongation indices, samples from fluvial, foreshore, aeolian and glacial environments cluster in discrete regions. In addition, the analysis reveals that glacial grains are exposed to different morphological maturation pathways than those from fluvial, foreshore and aeolian environments.
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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 | 0,001 | 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 ».