Using Fuzzy Logic for the Analysis of Sea-level Indicators with Respect to Glacial-isostatic Adjustment: An Application to the Richmond-Gulf Region, Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
An important constraint for the inference of mantle viscosity is the variation of the Holocene relative sea-level (RSL) height (with respect to today) following the last deglaciation. As a measure of this variation, sea-level indicators (SLIs) related to the RSL heights at specific past time epochs are used. For the inversion of the RSL-height change in terms of mantle viscosity, neighbouring SLIs may be grouped into an RSL diagram taken as representative for the region considered. Usually, the nominal height and age of a particular SLI are the only characteristics considered when determining the former RSL height. However, only SLIs based on isolation basins yield a narrow range for this height, whereas SLIs based on fossil samples provide a lower bound (shells), an upper bound (driftwood) or a finite interval (basal peat) for it. To also use fossil samples objectively, we develop a classification scheme of the depositional conditions based on fuzzy logic. After the definition of appropriate membership functions, this method leads to a systematic interpretation of the large number of SLIs available. We apply this method to SLIs from the Richmond-Gulf region, southeastern Hudson Bay, near the former glaciation center of Canada and derive a decay time of 5 ka for the exponential function best fitting the RSL diagram for this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».