(U-Th)/He chronology: Part 1. Data, uncertainty, and reporting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of (U-Th)/He geochronology and thermochronology has grown enormously over the past ∼25 years. The tool is applicable across much of geologic time, new (U-Th)/He chronometers are under continuous development, and the method is used in a diverse array of studies. Consequently, the technique has a rapidly expanding user base, and new labs are being established worldwide. This presents both opportunities and challenges. Currently there are no universally agreedupon protocols for reporting measured (U-Th)/He data or data derivatives. Nor are there standardized practices for reporting He diffusion kinetic, 4He/3He, or continuous ramped heating data. Approaches for reporting uncertainties associated with all types of data also vary widely. Here, we address these issues. We review the fundamentals of the methods, the types of materials that can be dated, how data are acquired, the process and choices associated with data reduction, and make recommendations for data and uncertainty reporting. We advocate that both the primary measured and derived data be reported, along with statements of assumptions, appropriate references, and clear descriptions of the methods used to compute derived data from measured values. The adoption of more comprehensive and uniform approaches to data and uncertainty reporting will enable data to be re-reduced in the future with different interpretative contexts and data reduction methods, and will facilitate inter-comparison of data sets generated by different laboratories. Together, this will enhance the value, cross-disciplinary use, reliability, and ongoing development of (U-Th)/He chronology.
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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 | 0,088 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».