Autogenic vs Subsidence Controls on Fluvial Stratigraphic Grain Size Fining through Multi-Channel Landscape Evolution Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Grain size within the stratigraphic record is often used to interpret changes in tectonics and climate. For example, past work has described the influence of underlying subsidence or flux oscillations due to climate on grain size fining rates within the basin. However, little research has deconstructed the role of internal dynamics in shaping the grain size fining rates preserved within strata under varied basin geometries, precipitation gradients, and bypass states of basin evolution. Through the combination of a landscape evolution model based on the Stream Power Law modified for sedimentation by Yuan et al. (2019) with an extension of the self-similar grain size model of Fedele and Paola (2007) into multiple dimensions (i.e., along dynamically evolving river channels) by Wild et al (in review), we have developed a steady-state framework identifying autogenic vs subsidence dominated grain size fining. When basin accommodation is high relative to incoming flux, or early in the basin evolution, grain size fining is primarily subsidence-dominated regardless of precipitation gradients and basin geometries. Alternatively, under high bypass and low underlying accommodation, grain size fining is autogenically dominated and controlled by relative upstream discharge (or the ratio of the upstream, mountain catchment area vs the downstream, sedimentary system area). Foreland basins (eg: the Alberta foreland basin) with ample downstream area tend to evolve from a high subsidence to autogenic dominated state as they fill over time. Constrained downstream areas (eg: Death Valley fans) display a minimal autogenic impact on grain size fining regardless of their bypass state. We will present our modelled stratigraphic results and compare them to natural systems, such as the Alberta Foreland basin and alluvial fans of Death Valley.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».