Notice bibliographique
Résumé
Folder 1. 3D modeling methods in Structural Geology represent powerful tools for a various range of applications, including (but not limited to) structural characterization, volume assessments, restoration or simply visualization of complex structural features and attitudes measurement. In this study we performed a 3D model of collected sheath fold (Alsop & Holdsworth, 2012) and related folded internal layers (here named as ‘marker’), in order to provide a detailed visualization of the geometric array and mutual relation of ductile structures. Markers are defined by metamorphic foliation resulted from minerals layering/orientation. Among those, 9 markers layers (markers 3 to 11, see Supp. Fig. 1) are clearly detectable across the sheath fold sections and slices, and were here modelled. To work within the Move environment, the model dimensions have been scaled to 1:10.000, so that 100 m in the model correspond to 1 cm. The workflow followed to develop the 3D model is summarized in Fig. 2d-h (in the main text). The first step was the mutual positioning of sections and slices in the 3D environment (Fig. 2d). Then, we picked the marker layers of sheath fold (previously interpreted by Alsop & Holdsworth, 2012) within the orthogonal sections and transversal slices (Fig. 2e). 2D picked linear features (i.e., marker layers) were 3D modelled using statistical interpolation methods (Ordinary Kriging). To simplify this procedure, the development of marker surfaces has been performed separately for the upper and the lower limbs (Fig. 2f). Individual limbs are then merged to create the 3D surfaces (Fig. 2g). Folder 2. EBSD maps with highlighted grains and vertical lines used to count subgrains for the paleo-stress calculation. Folder 3. Neutron tomography of samples taken from different domains (18a-3; 17a-5; 16a-4; 15a-8; files are available on request) and reference frame. Four specimens (15a-8; 16a-4; 17a-5; 18a-3; size ca. 15x15x15 mm) have been investigated to retrieve mineral phases 3D spatial distribution (for instrumental detailed information please refer to Garbe, et al., 2015) at ANSTO laboratory. We used the ANDOR MARANA (2048*2048) sCMOS sensor camera with the following settings: 30 µm thick Gadox scintillation screen; Pixel size: 17 mm; Step angle: 0.17°; Projection #: 1060; Exposure time: 90s; actual spatial resolution of ̴ 50 mm (Siemens star spoke target). Data have been prepared by means of Neutompy Software to correct dark and bright spots and have been processed and reconstructed by the Octopus Software for flat field normalization, flux fluctuation, and dark current correction; tilt and rotation axis correction; Fourier Back Projection Radon Transform; ring artefacts suppression in frequency and real space domains. Finally, data have been visualized and evaluated (anisotropic diffusion; unsharp masking; threshold segmentation) by means of the AVIZO Software.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,060 |
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 ».