The thermal regime of passive continental margins (methodology, observations and modelling)
Bibliographic record
Abstract
Dans le but d'améliorer la connaissance du régime thermique des marges continentales divergentes, nous avons développé un travail qui s'est successivement articulé autour d'un volet méthodologique, de nouvelles estimations du flux de chaleur et de modélisations numériques. Afin d'exploiter au mieux les données issues de l'exploration pétrolière, active sur un certain nombre de marges continentales, nous avons développé une méthode basée sur les réseaux de neurones pour estimer la conductivité thermique à partir d'un jeu de diagraphies géophysiques. Ensuite, nous avons réalisé un travail d'inter-comparaison des méthodes pour corriger les températures pétrolières de fond de trou, en nous appuyant sur un large ensemble de données provenant de forages en Australie. La méthodologie ainsi développée a été appliquée sur plusieurs marges anciennes, à l'est du Canada, en Afrique du Sud et en Australie. Les résultats obtenus suggèrent que le flux de chaleur mantellique est plus élevé sur les marges que sur le continent - et possiblement l'océan - adjacents, contredisant ainsi les modèles classiques d'évolution thermique des marges. Les mesures issues d'une campagne océanographique de flux de chaleur sur une marge jeune, dans le Golfe d'Aden, sont elles aussi significativement plus élevées que les prédictions des modèles classiques. Ces résultats sont compatibles avec des modélisations numériques qui placent les marges continentales à l'échelle de la convection du manteau, et montrent systématiquement une augmentation du flux de chaleur vers la bordure du continent sur une distance d'au moins 200 km, qui perdure indéfiniment. Les conclusions de ce travail de thèse pourraient apporter un nouvel éclairage sur les modes de déformation des marges continentales et l'évolution des systèmes pétroliers
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".