Frontiers in quantitative paleogeography and paleomagnetism
Notice bibliographique
Résumé
The last few years have been marked by a number of motivating novel ideas and methodological advancements in paleomagnetic analysis (e.g. trans-hierarchical uncertainty propagation), observational and theoretical geodynamics, and paleogeographical modeling (e.g. optimisation and Bayesian approaches). Many of these developments offer new insights on, and/or approaches to estimating, the past motions of tectonic plates—but so far these developments have largely unfolded in isolation of one another. In November 2021 an international group of 15 young scientists with highly complementary backgrounds (spanning the aforementioned fields) gathered to explore and discuss these exciting new developments and to brainstorm strategies that may enable their integration. We anticipate that the integration of these diverse new ideas and methods will open new frontiers in plate tectonic research, and notably lead to much better-constrained paleogeographic models. In this presentation, we will share some of the insights and strategies that emerged from the workshop, including the advantages of conducting paleomagnetic analysis at the site-level, the application of emerging paleomagnetic Euler pole analysis frameworks, and the use of insights extracted from Earth-like geodynamic models (which self-generate plate tectonic behavior) to further constrain the results of these paleomagnetic methods. We also present some preliminary results of early experiments putting these strategies into practice on a paleomagnetic dataset from North America.
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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 | 0,022 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».