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Enregistrement W4405229066 · doi:10.1130/g52776.1

The reconstruction of coastal carbonate sequence stratigraphy: A modern-systems approach

2024· article· en· W4405229066 sur OpenAlexaff
John M. Rivers, Robert W. Dalrymple

Notice bibliographique

RevueGeology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyCarbonateSequence stratigraphySequence (biology)StratigraphyPaleontologySedimentary depositional environmentTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sequence stratigraphy is the primary tool used by sedimentologists to predict bed-scale flow properties of both marine carbonate reservoirs (associated with carbon sequestration and hydrocarbon recovery) and groundwater aquifer systems. Coastal carbonate sequence stratigraphic models have been predicated upon the existence of parasequences, shallowing-upward successions bounded by marine flooding surfaces. Transgressive deposits in such models have been assumed to be mostly absent, whereas regressive deposits are presumed to form through the successive basinward stepping of shoals and their associated lagoons over open platforms. A review of modern coastal systems calls these assumptions into question. Transgressive deposits are substantive. In particular, in situ lagoonal and tidal-flat deposits left behind by overriding landward-migrating barriers are common across Holocene carbonate platforms. Furthermore, regressive deposits are not represented by prograding shoals and lagoons, but by lagoonal abandonment, and grainy shoreface progradation capped by strandplains, with overlying accommodation restricted to swales where only thin, discontinuous, intertidal mud flats form. We present a novel sequence-stratigraphic model based on these modern-systems observations with significant implications for subsurface geobody connectivity and fluid-flow prediction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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