Shale compositional trends in the Cenomanian–Turonian Cretaceous Western Interior Seaway: facies and sequence stratigraphic models
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Predictive facies and sequence-stratigraphic models (Hart 2015, 2016) for fine-grained sediment deposition associated with a peak transgression in an epeiric seaway have been tested here using elemental, mineralogical, TOC, and wireline log data. Our samples were collected from close to the Cenomanian–Turonian boundary from five widely dispersed locations (Texas, New Mexico, Colorado, Alberta, Manitoba). We collected data from a range of lithotypes (shales, marlstones, and limestones) from both core and exposures to test the models. Profiles of major elements (Si, Al, Ca, etc.) and TOC show distinctive trends depending on the relative proximity of the location to the shoreline at peak transgression. Siliciclastic minerals (and hence elements such as Si, Al, K) dominate the section in our most proximal location whereas peak transgression was dominated by deposition of pelagic carbonates in distal locations. Organic-carbon content is variably related to sediment composition, again depending on the relative proximity of the location to the shoreline at peak transgression. TOC is highest in marlstones (deposited where pelagic and siliciclastic sediments mixed) and decreases both in basin-center limestones and in proximal, siliciclastic shales.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».