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Enregistrement W1806691698 · doi:10.1111/j.1751-908x.2015.00366.x

Development of a New Method of Extraction of Interstitial Water from Low‐Porosity Consolidated Sediments Recovered During Super‐Deep Drilling Projects

2015· article· en· W1806691698 sur OpenAlexaff
Tomohiro Toki, Harue Masuda, Harunur Rashid, Sebastian Hammerschmidt, Ryuichi Shinjo

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesJapan Agency for Marine-Earth Science and Technology
Mots-clésGrindUltrapure waterPorosityExtraction (chemistry)DrillingGeologySedimentGroundwaterMineralogyEnvironmental scienceMaterials scienceGeotechnical engineeringMetallurgyChemistryGeomorphologyEnvironmental engineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the Integrated Ocean Drilling Program (IODP) Expedition 338, several methods were tested for the extraction of interstitial water in consolidated, low‐porosity deep‐sea sediments from Site C0002 in the Kumano Basin. On the basis of those tests, we propose a modified ground rock interstitial normative determination (GRIND) method of extraction of interstitial water. In separate runs of the new method, sediment samples were ground in a ball mill with either ultrapure water or a solution of HNO3. The interstitial water was then extracted with a conventional squeezer. Sufficient solution was extracted by this method to analyse most major and a few minor components of interstitial water that were comparable to those previously reported for samples extracted by the conventional squeezing method. The new method requires much smaller amounts of sediment than that of the conventional method and will be useful for analysis of samples recovered during super‐deep drilling programmes.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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