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Enregistrement W4221133991 · doi:10.5194/gchron-4-143-2022

Short communication: Modeling competing effects of cooling rate, grain size, and radiation damage in low-temperature thermochronometers

2022· article· en· W4221133991 sur OpenAlexafffund
David Whipp, Dawn A. Kellett, Isabelle Coutand, Richard A. Ketcham

Notice bibliographique

RevueGeochronology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensDalhousie UniversityGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFission track datingZirconApatiteClosure temperatureGeologyThermochronologyRADIUSUraniumFissionGrain sizeEnvironmental scienceNuclear engineeringMaterials scienceMineralogyGeochemistryNuclear physicsComputer scienceMetallurgyNeutronGeomorphologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Low-temperature multi-thermochronometry, in which the (U-Th) / He and fission track methods are applied to minerals such as zircon and apatite, is a valuable approach for documenting rock cooling histories and relating them to geological processes. Here we explore the behaviors of two of the most commonly applied low-temperature thermochronometers, (U-Th) / He in zircon (ZHe) and apatite (AHe), and directly compare them against the apatite fission track (AFT) thermochronometer for different forward-modeled cooling scenarios. We consider the impacts that common variations in effective spherical radius (ESR) and effective uranium concentration (eU) may have on cooling ages and closure temperatures under a range of different cooling rates. This exercise highlights different scenarios under which typical age relationships between these thermochronometers (ZHe>AFT>AHe) are expected to collapse or invert (either partially or fully). We anticipate that these predictions and the associated software we provide will be a useful tool for teaching, planning low-temperature multi-thermochronometry studies, and for continued exploration of the relative behaviors of these thermochronometers in temperature–time space through forward models.

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)0,005
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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