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Enregistrement W4221015102 · doi:10.5194/gchron-4-121-2022

Late Holocene cryptotephra and a provisional 15 000-year Bayesian age model for Cascade Lake, Alaska

2022· article· en· W4221015102 sur OpenAlexafffund
Lauren J. Davies, Britta J.L. Jensen, Darrell S. Kaufman

Notice bibliographique

RevueGeochronology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLeverhulme TrustUniversity of AlbertaNational Science Foundation
Mots-clésHoloceneRadiocarbon datingGeologyTephraCalderaTephrochronologyPaleontologyAbsolute datingPhysical geographyArchaeologyVolcanoGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 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 sometimes be problematic. Here, cryptotephra were identified in a core from Cascade Lake, Arctic Alaska, and used to identify and resolve an age bias in Late Holocene radiocarbon dates from the top 1.42 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 provide evidence for an old-carbon effect and support preliminary palaeomagnetic secular variation (PSV) correlated ages reported for Cascade Lake. Chronological data from Cascade Lake were then combined using a Bayesian approach to generate an age–depth model that extends back through the Late Holocene and provisionally to 15 000 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 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)0,002
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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