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Enregistrement W4282931185 · doi:10.5194/gchron-4-373-2022

Simulating sedimentary burial cycles – Part 2: Elemental-based multikinetic apatite fission-track interpretation and modelling techniques illustrated using examples from northern Yukon

2022· article· en· W4282931185 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeochronology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaGovernment of CanadaDalhousie UniversityWashington State University
Mots-clésFission track datingGeologyApatiteMineralogyFissionSedimentary rockPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Compositionally dependent apatite fission track (AFT) annealing is a common but underappreciated cause for AFT age dispersion in sedimentary samples. We present an interpretation and modelling strategy for samples with variable apatite composition that exploits multikinetic AFT annealing to obtain thermal histories that can provide more detail and better resolution compared to conventional methods. We illustrate our method using a Permian and a Devonian sample from northern Yukon, Canada, both with complicated geological histories and long residence times in the AFT partial annealing zone. Effective Cl values (eCl; converted from rmr0 values) derived from detailed apatite elemental data are used to define AFT statistical kinetic populations with significantly different total annealing temperatures (∼110–185 ∘C) and ages that agree closely with the results of age mixture modelling. These AFT populations are well resolved using eCl values but exhibit significant overlap with respect to the conventional parameters of Cl content or Dpar. Elemental analyses and measured Dpar for Phanerozoic samples from Yukon and the Northwest Territories confirm that Dpar has low precision and that Cl content alone cannot account for the compositional and associated kinetic variability observed in natural samples. An inverse multikinetic AFT model, AFTINV, is used to obtain thermal-history information by simultaneously modelling multiple kinetic populations as distinct thermochronometers with different temperature sensitivities. A nondirected Monte Carlo scheme generates a set of statistically acceptable solutions at the 0.05 significance level and then these solutions are updated to the 0.5 level using a controlled random search (CRS) learning algorithm. The smoother, closer-fitting CRS solutions allow for a more consistent assessment of the eCl values and thermal-history styles that are needed to satisfy the AFT data. The high-quality Devonian sample (39 single-grain ages and 202 track lengths) has two kinetic populations that require three cycles of heating and cooling (each subsequent event of lower intensity) to obtain close-fitting solutions. The younger and more westerly Permian sample with three kinetic populations only records the latter two heating events. These results are compatible with known stratigraphic and thermal maturity constraints, and the QTQt software produces similar results. Model results for these and other samples suggest that elemental-derived eCl values are accurate within the range 0–0.25 apfu (atoms per formula unit, with rmr0 values of 0.73–0.84), which encompasses most of the data from annealing experiments. Outside of this range, eCl values for more exotic compositions may require adjustment relative to better-constrained apatite compositions when trying to fit multiple kinetic populations. Our results for natural and synthetic samples suggest that an element-based multikinetic approach has great potential to dramatically increase the temperature range and resolution of thermal histories relative to conventional AFT thermochronology.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · 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