Evaluating episodicity of high-temperature venting within seafloor hydrothermal vent fields
Notice bibliographique
Résumé
Hydrothermal episodicity refers to the cycle of cessation and reactivation of hydrothermal venting at the seafloor and is often considered a common characteristic of high-temperature seafloor hydrothermal systems. With few exceptions, evidence for episodicity at the vent field scale and at timescales of hydrothermal systems (1000s to 100,000s of years) is primarily derived from interpretation of the age distribution of rock samples collected from hydrothermal vent fields and dated using U-series disequilibrium techniques. Using this approach, significant age gaps between dated samples have been interpreted as hiatuses in the venting of fluids that form the deposits that accumulate at the vent fields. Here, we use Monte Carlo simulations to show that the maximum time gaps in the observed age distributions are similar to those predicted by modeling random sampling of a logarithmic age distribution. These simulation results indicate that large time gaps between dated samples do not indicate episodic venting, and/or the numbers of dated samples are not high enough to confidently distinguish between continuous and episodic venting. The lack of geochronological evidence for episodicity suggests that, although fluid temperature and composition within a vent field can vary over time, hydrothermal fluid circulation may be continuous over the lifespans of vent fields.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».