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Enregistrement W4414553318 · doi:10.5194/essd-17-4865-2025

A bioavailable strontium isoscape of Australia

2025· article· en· W4414553318 sur OpenAlexaff
Anthony Dosseto, Florian Dux, Clément P. Bataille, Patrice de Caritat

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYilgarn CratonBedrockSedimentSedimentary rockArcheanProvenanceStrontiumCenozoicIsotopes of strontiumCraton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Strontium isotope ratios (87Sr/86Sr) at the Earth's surface offer powerful tools for geological, environmental, and archaeological applications. In minerals and biological materials, 87Sr/86Sr reflects the isoztopic composition of the local bedrock and derived soils. In Australia, however, large regional-scale surveys of bioavailable 87Sr/86Sr remain scarce. Here, we present a new dataset of bioavailable 87Sr/86Sr ratios from 278 catchment outlet (floodplain) sediment samples, spanning inland southeastern Australia (South Australia, New South Wales, Victoria), northern Western Australia, the Northern Territory, Queensland (north of 21.5° S), and the Yilgarn Craton in southern Western Australia. Combined with more than 20 000 global Sr isotope measurements, this dataset was used to generate a high-resolution isoscape of Australia using a well-established random forest spatial regression framework (Bataille et al., 2020). Australian bioavailable 87Sr/86Sr values span a narrower range (0.70501–0.78121) compared to co-located bulk sediment values (0.70480–1.09089) (de Caritat et al., 2022, 2023, 2025b), reflecting the influence of soluble and exchangeable mineral phases and atmospheric inputs such as rain and dust/seaspray. The predicted isoscape reproduces major geological patterns, with higher values over ancient crustal provinces like the Yilgarn Craton and eastern Palaeozoic orogens, and lower values across younger sedimentary basins and coastal margins. Model uncertainty, assessed via quantile random forest regression, is lowest across well-sampled, geologically stable regions where the model is well-trained and highest in poorly-sampled regions and lithologically complex zones. Despite remaining spatial gaps and areas of high prediction uncertainty, our model offers significantly improved coverage and resolution for Australia compared to other global or regional isoscapes. It also provides a scalable framework for updating the Australian isoscape as sampling density increases. This isoscape establishes a robust baseline for applications in provenance research, palaeoecology, and environmental geochemistry. The bioavailable Sr isotope dataset is available from the Geoscience Australia e-Catalogue entry by de Caritat et al. (2025a) on https://doi.org/10.26186/150024

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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