Comment on gchron-2021-18
Notice bibliographique
Résumé
Multiple chronometers can be employed for dating Holocene palaeoenvironmental records, each with its own inherent strengths and weaknesses. Radiocarbon dating is one of the most widely used techniques for producing chronologies, but its application at high-latitude sites can be problematic. Here, cryptotephra identified in the Late Holocene portion of a core from Cascade Lake, Arctic Alaska, resolve a divergence identified between radiocarbon and paleomagnetic secular variation (PSV) data in the top 1.5 m of the sediment sequence. Identifiable geochemical populations of cryptotephra are shown to be present in detectable concentrations in sediment from the north flank of the Brooks Range for the first time. Major element glass geochemical correlations are demonstrated between ultra-distal cryptotephra and reference samples from the Late Holocene caldera forming eruption of Opala, Kamchatka, as well as three eruptions in North America: the White River Ash (northern lobe), Ruppert tephra and the Late Holocene caldera forming eruption of Aniakchak. The correlated ages of these cryptotephra support the PSV ages reported in Steen et al. (this volume) and provide evidence for an old-carbon effect in Cascade Lake. Chronological data from the Cascade Lake were then combined using a Bayesian approach to generate an age-depth model that extends back to 21,000 cal yr BP.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,094 |
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 ».