LOCAL MARINE RESERVOIR AGE (ΔR) RECONSTRUCTED BASED ON THE TSUNAMI DEPOSIT FROM PANGANI BAY (TANZANIA)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Quantifying the local marine reservoir age (ΔR) and its change over time is critical for precise radiocarbon calibration of marine samples and for the study of the ocean carbon cycle. ΔR values are scarce for the African coast facing the Indian Ocean, and the few values available were obtained from pre-bomb shells collected during the 19th century. Here, the ΔR value for calibrated year 1110 ± 25 (1σ) CE was reconstructed from radiocarbon dating and Bayesian analysis of marine and terrestrial materials coexisting in a tsunami deposit discovered in Pangani Bay (Tanzania, western Indian Ocean coast). The reconstructed ΔR of –8 ± 40 (1σ, n = 3) is similar to pre-bomb regional estimates and provides new information to investigate regional ΔR change over time. The Bayesian analysis of the dated samples revises the age of the tsunami event found in Pangani Bay to 1064–1157 cal CE (95.4% confidence level) or 1110 ± 25 (1σ) cal CE, about one century younger compared to the previous estimate. Our results indicate that the new ΔR value and the proposed calibration approach can be used to refine existing chronologies in the region, with implications for paleo-environmental reconstructions and archaeological studies of Early Swahili societies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».