A new back‐and‐forth iterative method for time‐reversed convection modeling: Implications for the Cenozoic evolution of 3‐D structure and dynamics of the mantle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 3‐D distribution of buoyancy in the convecting mantle drives a suite of convection‐related manifestations. Although seismic tomography is providing increasingly resolved images of the present‐day mantle heterogeneity, the distribution of mantle density variations in the geological past is unknown, and, by implication, this is true for the convection‐related observables. The one major exception is tectonic plate motions, since geologic data are available to estimate their history and they currently provide the only available constraints on the evolution of 3‐D mantle buoyancy in the past. We developed a new back‐and‐forth iterative method for time‐reversed convection modeling with a procedure for matching plate velocity data at different instants in the past. The crucial aspect of this reconstruction methodology is to ensure that at all times plates are driven by buoyancy forces in the mantle and not vice versa. Employing tomography‐based retrodictions over the Cenozoic, we estimate the global amplitude of the following observables: dynamic surface topography, the core‐mantle boundary ellipticity, the free‐air gravity anomalies, and the global divergence rates of tectonic plates. One of the major benefits of the new data assimilation method is the stable recovery of much shorter wavelength changes in heterogeneity than was possible in our previous work. We now resolve what appears to be two‐stage subduction of the Farallon plate under the western U.S. and a deeply rooted East African Plume that is active under the Ethiopian volcanic fields during the Early Eocene.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».