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Enregistrement W1970038919 · doi:10.1144/sp336.2

Microbes in caves: agents of calcite corrosion and precipitation

2010· article· en· W1970038919 sur OpenAlexaff
Brian Jones

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalciteCavePrecipitationCorrosionGeologyGeochemistryEnvironmental scienceMetallurgyArchaeologyMaterials scienceGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diverse biogenic and abiogenic processes produce calcite speleothems. From a biogenic perspective, cave microbes mediate a wide range of destructive and constructive processes that collectively influence the growth of calcite speleothems and their internal fabrics. Destructive processes include substrate breakdown by dissolution, boring and residue micrite production, whereas constructive processes include microbe calcification, trapping and binding of detrital particles to substrates, and microbial induced calcite precipitation. Biogenesis can be established from: (1) the presence of mineralized microbes; (2) fabrics, such as stromatolite-like structures, that can be attributed to microbial activity; and/or (3) geochemical proxies (carbon and oxygen isotopes, lipid biomarkers) considered indicative of microbe activity. Such criteria have, for example, been used to demonstrate microbial involvement in the formation of pool fingers, stalactites/stalagmites, cave pisoliths and moonmilk. Nevertheless, absolute proof of microbial biogenesis in calcitic speleothems is commonly difficult because taphonomic processes and/or diagenetic processes commonly mask evidence of microbial activity. The assumption that calcitic speleothems are abiogenic, which has been tacitly assumed in many studies, is dangerous as there is clear evidence that microbes thrive in most caves and can directly and indirectly influence calcite precipitation in many different ways.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations76
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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