Using micro-computed tomography (µCT) to measure annually resolved sediment fluxes in varved sediments
Notice bibliographique
Résumé
Annually laminated sediments (varves) are excellent paleoclimate archives because of their high temporal resolution and because they contain their own chronology that can be converted to calendar years. However, their studies can be tedious because they can be disturbed, irregular or very thin, sometimes less than a mm. Here we explore the potential of micro-computed tomography (µCT) to unlock paleoclimate signals from varved records.First, we show the added value of performing varve counts and thickness measurements from a 3D volume instead of a randomly sampled single 2D plane that is commonly used.Second, we investigate the possibility to obtain density measurements for each varve, allowing calculating annually resolved sediment fluxes in gr cm-2 a-1. To achieve this, we µCT-scanned several varved sequences containing sediments covering a wide range of density and extracted their linear attenuation. Then, discrete volumetric samples were subsampled, weighted, gradually dried every 30 minutes and µCT-scanned each time at two different incident energies. This allowed establishing a calibration of water content based on linear attenuation coefficients. Once the density and water content were obtained, the next step was to calculate the density and the mass accumulation rate for each varve.This approach will pave the way for “forward modelling,” namely the modelling of climate indicators (proxy) contained in natural archives. This method is recognized as a way of improving paleoclimate reconstructions, as it is less sensitive to the non-linearity of the physical processes involved in the formation of proxies than the statistical models that are commonly used.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».