A new approach to quantifying stratigraphical resolution: application to global stratotypes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Horizon annealing (HA) provides a method to order all horizons in a chronostratigraphic data set, including marker beds and isotopic excursions, as well as horizons that lack exact local markers (such as taxon first appearances) and are, thus, constrained only by local stratigraphical order. Global stratotype section and point (GSSP) levels placed within an HA composite succession can be precisely correlated with levels in all other sections in the composite that span the same interval. We present two approaches to the quantitative assessment of the uncertainty or error in the placement of horizons within the composite section: a permutation method (jackknife analysis) and a sensitivity analysis (the relaxed fit curve). From jackknife analysis, we calculate a standard deviation (σ) of the variation in horizon placements and estimate the 95% confidence interval of the variation in horizon placement within the composite. We also directly assess the relative stability of event positions using the results of the jackknife. These approaches provide an objective method for assessing the relative strengths of GSSP candidates, in which we prefer those sections and horizons that are the most precisely controlled in the HA composite. Integration of biostratigraphical, chemostratigraphical and lithostratigraphical marker horizons into the HA process markedly improves levels of constraint within the composite compared to biostratigraphical data alone. In a temporally scaled composite, the 95% confidence intervals on horizon placements could be used to estimate temporal resolution. In our study, we estimate that the average temporal resolution is approximately 319 kyr, which approaches the range of that needed to test hypotheses of orbitally driven cyclicity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,003 |
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 découle