Notice bibliographique
Résumé
Welding of pyroclastic deposits involves flattening of glassy pyroclasts under a compactional load at temperatures above the glass transition temperature. Progressive welding is recorded by changes in the petrographic (e.g., fabric) and physical (e.g., density) properties of the deposits. Mapping the intensity of welding can be integral to studies of pyroclastic deposits, but making systematic comparisons between deposits can be problematical. Here we develop a scheme for ranking welding intensity in pyroclastic deposits on the basis of petrographic textural observations (e.g., oblateness of pumice lapilli and micro-fabric orientation) and measurements of physical properties, including density, porosity, point load strength and uniaxial compressive strength. Our dataset comprises measurements on 100 samples collected from a single cooling unit of the Bandelier Tuff and parallel measurements on 8 samples of more densely welded deposits. The proposed classification comprises six ranks of welding intensity ranging from unconsolidated (Rank I) to obsidian-like vitrophyre (Rank VI) and should allow for reproducible mapping of subtle variations in welding intensity between different deposits. The application of the ranking scheme is demonstrated by using published physical property data on welded pyroclastic deposits to map the total accumulated strain and to reconstruct their pre-welding thicknesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 ».