Paleozoic multiple accretionary and collisional processes of the Beishan orogenic collage
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The dissolved chemistry of rivers has been extensively studied to elucidate physical and climatic controls of chemical weathering at local to global spatial scales, as well as the impacts of chemical weathering on climate over short to geologic temporal scales. Within this effort, mixing models with Monte Carlo uncertainty propagation are a common tool for inverting measurements of dissolved river chemistry to distinguish among contributions from end-members with distinct elemental and/or isotopic compositions. However, the methods underlying prior river inversion models have typically been opaque. Here we present Mixing Elements ANd Dissolved Isotopes in Rivers (MEANDIR), a set of MATLAB scripts that enable highly customizable inversion of dissolved river chemistry with Monte Carlo propagation of uncertainty. First, we present an overview of the mathematics underlying MEANDIR. This overview includes, among other topics, derivation of equations for mass balance, implementation of chlorine critical values, construction of cost functions, normalization to the sum of dissolved variables, quantification of river sulfate sourced from pyrite oxidation, resolution of petrogenic organic carbon oxidation, representation of secondary phase formation with isotopic fractionation, and calculation of the impact of weathering on atmospheric carbon dioxide. Second, we apply MEANDIR to five previously published datasets to demonstrate the sensitivity of results to parameter choices. We invert data from two global compilations of river chemistry (Gaillardet and others, 1999; Burke and others, 2018), the major element chemistry and sulfate sulfur isotope ratios of rivers in the Peruvian Amazon (Torres and others, 2016), the major element chemistry of Icelandic rivers (Gíslason and others, 1996), and the major and trace element chemistry of water samples from the Mackenzie River (Horan and others, 2019). MEANDIR and its user guide are freely available online.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle