Radial resolving power of far-field differential sea-level highstands in the inference of mantle viscosity
Notice bibliographique
Résumé
For two decades leading to the late 1980s, the prevailing view from studies of glacial isostatic adjustment (GIA) data was that the viscosity of the Earth's mantle increased moderately, if at all, from the base of the lithosphere to the core—mantle boundary. This view was first questioned by Nakada & Lambeck, who argued that differential sea-level (DSL) highstands between pairs of sites in the Australian region preferred an increase of approximately two orders of magnitude from the mean viscosity of the upper to the lower mantle, in accord with independent inferences from observables related to mantle convection. We use non-linear Bayesian inference to provide the first formal resolving power analysis of the Australian DSL data set. We identify three radial regions, two within the upper mantle (110–270 km and 320–570 km depth) and one in the lower mantle (1225–2265 km depth), over which the average of viscosity is well constrained by the data. We conclude that: (1) the DSL data provide a resolution in the inference of upper mantle viscosity that is better than implied by forward analyses based on isoviscous regions above and below the 670 km depth discontinuity and (2) the data do not strongly constrain viscosity at either the base or top of the lower mantle. Finally, our inversions also quantify the significant bias that may be introduced in inversions of the DSL highstands that do not simultaneously estimate the thickness of the elastic lithosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 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 ».