Notice bibliographique
Résumé
Abstract. 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 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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,126 | 0,085 |
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 ».