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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».