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Enregistrement W1586351031 · doi:10.1002/sca.21255

Clast rind analysis using multi‐high resolution instrumentation

2015· article· en· W1586351031 sur OpenAlexaff
William C. Mahaney, D. H. Krinsley, Josh Razink, Robert Fischer, Kurt Langworthy

Notice bibliographique

RevueScanning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensThornhill Medical (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of OregonNational Science Foundation
Mots-clésWeatheringGlacial periodGeologyLoessMineralogyEarth scienceGeochemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clast weathering rinds, formed over varying lengths of time (10(2) -10(6) years) in terrestrial environments, are measured to provide relative ages for deposits in glacial sequences, specifically to differentiate between glaciations, occasionally within glaciations. Other studies have sought to reveal weathering rates in non-glacial environments using microscopic techniques and isotopes. Recent analyses of clast rinds from tropical, mid-latitude and polar areas reveal an astounding corpus of organic and inorganic paleoenvironmental data derived from atmospheric and biospheric elements active in weathering clasts in glacial deposits over varying lengths of time. In some cases, extreme biochemical products, observed within the rind matrix, are seen to play a role in adjusting redox potentials important in the production of oxides and hydroxides and biominerals with variable compositions. Up to recently, rind analysis has been limited to use of the light microscope and SEM/EDS, which has greatly advanced our understanding of compositional inter-linkages of minerals and biotic elements, but only along horizontal axes within the rind. A test involving rind surface composition using vertical axis nanospaced layer analysis within rinds using focused ion beam (FIB) and TEM/STEM/EDX imagery and chemistry illustrates the power of data acquisition within the three-dimensional weathered archive. SCANNING 38:202-212, 2016. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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