A Global Data Set of Present‐Day Oceanic Crustal Age and Seafloor Spreading Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present an updated oceanic crustal age grid and a set of complementary grids including spreading rate, asymmetry, direction, and obliquity. Our data set is based on a selected set of magnetic anomaly identifications and the plate tectonic model of Müller et al. (2019, 10.1029/2018TC005462 ). We find the mean age of oceanic crust is 64.2 Myr, slightly older than previous estimates, mainly due to the inclusion of pockets of Mesozoic aged crust in the Atlantic and Mediterranean and improvements to the Jurassic Pacific triangle. This older crust is partly compensated by additional Cenozoic‐aged back‐arc basin crust not included in previous models. The distribution of spreading modes based on area of preserved crust is relatively equal between slow (20–55 mm/yr) and fast (75–180 mm/yr) spreading systems at 33% and 39%, respectively. Crust transitional between fast and slow, or intermediate systems (55–75 mm/yr), cover 20% of the preserved ocean floor with much smaller proportions of crust formed at ultraslow (5%) and super‐fast (3%) spreading systems. Slow and intermediate spreading systems exhibit the most stable behavior in terms of spreading asymmetry and obliquity, with the widest distribution of obliquities occurring at ultraslow spreading systems, consistent with present‐day observations. Our confidence grid provides a complementary resource for nonexperts to identify those parts of the age grid that are least well constrained. Our grids in 6, 2, and 1 arc min resolution as well as our python workflow, isopolate , used to compute our data sets are freely available in online repositories and on the GPlates data portal.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».