MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044837357 · doi:10.1016/j.yqres.2014.09.006

Lichenometric Dating: Science or Pseudo-Science?

2014· article· en· W2044837357 sur OpenAlexafffund
Gerald Osborn, Daniel McCarthy, Aline LaBrie, Randall Burke

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensCanadian Natural ResourcesBrock UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésLichenGeologyRange (aeronautics)PaleontologyPhysical geographyArchaeologyGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The popular technique of estimating ages of deposits from sizes of lichens continues despite valid criticism, and without agreement on range of utility, treatment of error, and methods of measurement, sampling, and data handling. A major source of error is the assumption that the largest lichen(s) colonized soon after deposition and will survive indefinitely. Recent studies on lichen mortality suggest that this assumption is untenable. Meanwhile, the use of “growth curves” constructed from independently dated substrates is problematic for many reasons, but this has not prevented the publication of baseless claims of accuracy and ages that are extrapolated well beyond data. Experiments indicate that numeric lichenometric ages are not reliable, and in general do not advance the cause of Quaternary science. There are a few studies suggesting reliability, and indeed there may be cases where lichens and growth curves actually provide realistic numerical ages. But it cannot be foretold which lichen assemblages will provide good ages and which bad ages. The logical conclusion is that no assumption of good ages can be made, and that it is folly to assign numerical ages to a deposit on the basis of lichen sizes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,024
Communication savante0,0070,013
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQuaternary ResearchMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207