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Enregistrement W2083947006 · doi:10.1306/11011212024

A hierarchical approach to architectural classification in marginal-marine systems: Bridging the gap between sedimentology and sequence stratigraphy

2013· article· en· W2083947006 sur OpenAlexaboutno aff
Boyan K. Vakarelov, R. Bruce Ainsworth

Notice bibliographique

RevueAAPG Bulletin · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentologyGeologyBridging (networking)Sequence stratigraphyPaleontologyStratigraphySequence (biology)FaciesComputer scienceTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new hierarchical architectural classification for clastic marginal-marine depositional systems is presented and illustrated with examples. In ancient rocks, the architectural scheme effectively integrates the scales of sedimentology (core, outcrop) and sequence stratigraphy (wireline-log correlation, reflection seismic). The classification also applies to modern sediments, which allows for direct comparison of architectural units between modern and ancient settings. In marginal-marine systems, the parasequence typically defines reservoir flow units. This classification addresses subparasequence scales of stratigraphy that commonly control fluid flow in these reservoirs. The scheme consists of seven types of architectural units that are placed on five architectural hierarchy levels: hierarchy level I: element (E) and element set (ES); hierarchy level II: element complex (EC) and element complex set (ECS); hierarchy level III: element complex assemblage (ECA); hierarchy level IV: element complex assemblage set (ECAS); and hierarchy level V: transgressive-regressive sequence (T-R sequence). Architectural units in levels I to III are further classified relative to dominant depositional processes (wave, tide, and fluvial) acting at the time of deposition. All architectural units are three-dimensional and can also be expressed in terms of plan-view and cross-sectional geometries. Architectural units can be linked using tree data structures by a set of familial relationships (parent-child, siblings, and cousins), which provides a novel mechanism for managing uncertainty in marginal-marine systems. Using a hierarchical scheme permits classification of different data types at the most appropriate architectural scale. The use of the classification is illustrated in ancient settings by an outcrop and subsurface example from the Campanian Bearpaw–Horseshoe Canyon Formations transition, Alberta, Canada, and in modern settings, by the Mitchell River Delta, northern Australia. The case studies illustrate how the new classification can be used across both modern and ancient systems, in complicated, mixed-process depositional environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations94
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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