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Enregistrement W3111132050 · doi:10.5194/gchron-3-321-2021

Simulating sedimentary burial cycles – Part 1: Investigating the role of apatite fission track annealing kinetics using synthetic data

2021· article· en· W3111132050 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeochronology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFission track datingApatiteFissionThermalGeologyMineralogySimulated annealingComputer scienceAlgorithmThermodynamicsNeutronPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Age dispersion is a common feature of apatite fission track (AFT) and apatite (U–Th) / He (AHe) thermochronological data, and it can be attributed to multiple factors. One underappreciated and underreported cause for dispersion is variability in apatite composition and its influence on thermal annealing of fission tracks. Using synthetic data we investigate how multikinetic AFT annealing behaviour, defined using the rmr0 parameter, can be exploited to recover more accurate, higher-resolution thermal histories than are possible using conventional interpretation and modelling approaches. Our forward model simulation spans a 2 Gyr time interval with two separate heating and cooling cycles and was used to generate synthetic AFT and AHe data for three different apatite populations with significantly different annealing kinetics. The synthetic data were then used as input for inverse modelling in the Bayesian QTQt software to recover thermal-history information under various scenarios. Results show that essential features of the dual peak thermal history are captured using the multikinetic AFT data alone, with or without imposed constraints. Best results are achieved when the multikinetic AFT data are combined with the AHe data and geologic constraint boxes are included. In contrast, a more conventional monokinetic interpretation that ignores multikinetic AFT behaviour reproduces all the input data but yields incorrect thermal-history solutions. Under these conditions, incorporation of constraints can be misleading and fail to improve model results. In general, a close fit between observed and modelled parameters is no guarantee of a robust thermal-history solution if data are incorrectly interpreted. For the case of overdispersed AFT data, it is strongly recommended that elemental data be acquired to investigate if multikinetic annealing is the cause of the AFT apparent age scatter. Elemental analyses can also be similarly useful for broadly assessing AHe data. A future companion paper (Issler et al., 2021) will explore multikinetic AFT methodology and application to detrital apatite samples from Yukon, Canada.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,206 · 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