An exploratory study of “large‐ <i>n</i> ” detrital zircon geochronology of the Book Cliffs, <scp>UT</scp> via rapid (3 s/analysis) <scp>U–Pb</scp> dating
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Detrital zircon (DZ) U–Pb geochronology has improved the way geologists approach questions of sediment provenance and stratigraphic age. However, there is debate about what constitutes an appropriate sample size (i.e., the number of dates in a DZ sample, n ), which depends on project objectives, sample complexity, and, critically, analytical budget. Additionally, there is ongoing concern about bias introduced by zircon grain size. We tested a recently developed rapid (3 s/analysis) data acquisition method by multicollector laser ablation‐inductively coupled plasma‐mass spectrometry (LA‐ICP‐MS) that incorporates an automated selection routine and calculates two‐dimensional grain geometry from polished sample surfaces. Eleven samples were analysed from below and above the Late Cretaceous (Campanian) basal Castlegate unconformity of the Book Cliffs, Utah, in a down‐depositional‐dip transect including Price, Horse, Tusher, and Thompson canyons. 12,448 new concordant dates were generated during two measurement sessions. Results are consistent with recent studies suggesting there is no major provenance change and little time (1–2 Myr) represented across the unconformity. Grain size and sample size both exert a strong control on sample dissimilarity. Age distributions constructed from subsamples of large grains are systematically less similar to whole samples; age distributions composed of small grains are overall more similar to whole samples. As such, North American sediment sources that produce large grains such as the Grenville and Yavapi‐Mazatzal belts can bias age distributions if only large grains are analysed. A sample size of n = 100 is inadequate for characterizing age distributions as complex as those of the Book Cliffs, whereas a sample size of n = 300 provides good characterization. Sample size of n ≈ 1000 or more is unnecessary unless project objectives include scanning for subordinate age groups, such as when identifying the youngest grains for calculating a maximum depositional age (MDA). Dates used in MDA calculations acquired with rapid acquisition are best re‐analysed with longer LA‐ICP‐MS acquisition methods or isotope dilution thermal ionization mass spectrometry for increased accuracy and precision. We include new MATLAB code and open‐source software programs, DZpick and DZmda , for automated spot picking and calculating MDAs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».