MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3188199306 · doi:10.5194/gchron-2021-22

Simulating sedimentary burial cycles – Part 2: Elemental-based multikinetic apatite fission-track interpretation and modelling techniques illustrated using examples from northern Yukon

2021· preprint· en· W3188199306 sur OpenAlexafffundabout
D R Issler, Kalin T. McDannell, Paul O’Sullivan, L S Lane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésFission track datingGeologyApatiteMineralogySimulated annealingThermalFissionMonte Carlo methodAlgorithmThermodynamicsComputer scienceStatisticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Compositionally dependent apatite fission track (AFT) annealing is a common but underappreciated cause for age dispersion in detrital AFT samples. We present an interpretation and modelling strategy that exploits multikinetic AFT annealing to obtain thermal histories that can provide more detail and better resolution compared to conventional methods. We illustrate our method using a Permian and a Devonian sample from the Yukon, Canada, both with complicated geological histories and long residence times in the AFT partial annealing zone. Effective Cl values (eCl; converted from rmr0 values), derived from detailed apatite elemental data, are used to define AFT statistical kinetic populations with significantly different total annealing temperatures (~110–245 °C) and ages that agree closely with the results of age mixture modelling. These AFT populations are well-resolved using eCl values but exhibit significant overlap with respect to the conventional parameters, Cl content or Dpar. Elemental analyses and measured Dpar for Phanerozoic samples from the Yukon and Northwest Territories confirm that Dpar has low precision and that Cl content alone cannot account for the compositional and associated kinetic variability observed in natural samples. An inverse multikinetic AFT model, AFTINV, is used to obtain thermal history information by simultaneously modelling multiple kinetic populations as distinct thermochronometers with different temperature sensitivities. A nondirected Monte Carlo scheme generates a set of statistically acceptable solutions at the 0.05 significance level and then these solutions are updated to the 0.5 level using a controlled random search (CRS) learning algorithm. The smoother, closer-fitting CRS solutions allow for a more consistent assessment of the eCl values and thermal history styles that are needed to satisfy the AFT data. The high-quality Devonian sample (39 single grain ages and 202 track lengths) has two kinetic populations that require three cycles of heating and cooling (each subsequent event of lower intensity) to obtain close-fitting solutions. The younger and more westerly Permian sample with three kinetic populations only records the latter two heating events. These results are compatible with known stratigraphic and thermal maturity constraints and the QTQt software produces similar results. Model results for these and other samples suggest that elemental-derived eCl values are accurate within the range, 0–0.25 apfu (rmr0 values of 0.73–0.84), which encompasses most of the data from annealing experiments. Outside of this range, eCl values for more exotic compositions may require adjustment relative to better constrained apatite compositions when trying to fit multiple kinetic populations. Our results for natural and synthetic samples suggest that an element-based multikinetic approach has great potential to increase the temperature range and resolution of thermal histories dramatically relative to conventional AFT thermochronology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeological and Geochemical Analysis→Travaux en français237 207→