Ghost age components in detrital thermochronology
Notice bibliographique
Résumé
Thermochronological dating of detrital samples is an important tool for understanding the thermal history of basins and their source regions. Detrital thermochronology data are often complex with apparent ages ranging over hundreds of million years due to variations in source-rock cooling age and rate, and the influence of post-depositional burial. A common strategy to interpret such data is to split a dataset into several age components by finite-mixture modeling. Herein, we describe for the first time a remarkable pattern of age components in some thermochronological datasets: two or more components showing ages that are approximately multiples of each other. We apply finite-mixture modeling to a log-normal age distribution (a random effects model) and show that these “ ghost age components” are artifacts of inappropriately fitting discrete components to continuous age ranges. The striking pattern of the age components is a direct consequence of the underlying age distribution. For a continuous log-normal age distribution, the ghost components have approximately similar age ratios that depend on the overdispersion and the number of components. Due to their artifactual nature, ghost components appear in a range of dating methods, including fission-track, U Pb and (U Th)/He dating, and in equivalent doses of luminescence dating. As they are not geologically meaningful, their occurrence hampers the geological interpretation of thermochronological data. We thus propose to carefully decide for the number of fitted components based on grain properties and additional geological information and to screen modeling results for the constant age ratios that are characteristic of ghost components.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».