MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220868153 · doi:10.1017/9781009028882

Local and Global Controls on Carbon Isotope Chemostratigraphy

2022· book· en· W4220868153 sur OpenAlexaff
Anne‐Sofie C. Ahm, Jon M. Husson

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2022
Typebook
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemostratigraphyCarbon cycleIsotopes of carbonCarbonateDiagenesisGeologyCarbon fibersEarth scienceSeawaterIsotope geochemistrySedimentary rockStable isotope ratioCarbon sinkGeochemistryPaleontologyIsotopeTotal organic carbonOceanographyClimate changeEnvironmental chemistryChemistryMaterials scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over million-year timescales, the geologic cycling of carbon controls long-term climate and the oxidation of Earth's surface. Inferences about the carbon cycle can be made from time series of carbon isotopic ratios measured from sedimentary rocks. The foundational assumption for carbon isotope chemostratigraphy is that carbon isotope values reflect dissolved inorganic carbon in a well-mixed ocean in equilibrium with the atmosphere. However, when applied to shallow-water platform environments, where most ancient carbonates preserved in the geological record formed, recent research has documented the importance of considering both local variability in surface water chemistry and diagenesis. These findings demonstrate that carbon isotope chemostratigraphy of platform carbonate rarely represent the average carbonate sink or directly records changes in the composition of global seawater. Understanding what causes local variability in shallow-water settings, and what this variability might reveal about global boundary conditions, are vital questions for the next generation of carbon isotope chemostratigraphers.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooks→Même sujetGeology and Paleoclimatology Research→Travaux en français237 207→