Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Plots of daughter against parent concentration (D-P plots) are widely used as isotope ratio plots in geochronology. Their main purposes are: (1) to visualize the main ingredient of the radiometric age equation – the daughter-parent ratio – and (2) to inspect the daughter-parent relationship for anomalous behavior indicating influences of geological processes or analytical bias. Despite their benefits, D-P plots are currently not used for analyzing low-temperature thermochronology data. This contribution aims at putting D-P plots on the map as a data analysis tool. We present a simple, decision-tree-based classification for daughter-parent relationships that places a dataset into one of seven classes: linear relationship with zero intercept, cluster, linear relationship with systematic offset, non-linear relationship, several age populations, scattered data, and inverse relationship. Assigning a class to a dataset enables to choose further data analysis steps and the right algorithm to calculate a sample age, e.g. as pooled, central or isochron age, or a range of ages. We discuss how to deal with small sample sizes and the possibility of comparing data across samples and chronometers. Our simple classification scheme uses the information in the D-P plot for facilitating thermochronological data analysis and making it more consistent and traceable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».