Day plots of mixtures of superparamagnetic, single‐domain, pseudosingle‐domain, and multidomain magnetites
Notice bibliographique
Résumé
We test how well a few hysteresis parameters (saturation remanence M rs , coercive force H c and remanent coercivity H cr ) serve to determine the proportions of end‐members in binary mixtures. Our end‐members are six magnetites whose grain sizes are within the superparamagnetic (SP), stable single‐domain (SD, three samples), pseudo‐SD (PSD), and multidomain (MD) ranges (Carter‐Stiglitz et al., 2001). The three SD magnetites have contrasting origins and properties: (1) bacterial magnetite crystals of a single size and coercivity, arranged in chains; (2) natural volcanic magnetites with a narrow distribution of coercivities; and (3) synthetic magnetites precipitated in glass, with a broader coercivity distribution. Our parameter mixing theory assumes linear magnetization curves of the end‐members between zero field and the largest coercive force H c (that of the SD phase, if present). Similarly remanent hysteresis curves should be linear up to the maximum remanent coercive force H cr . Three of our mixtures (SP plus bacterial SD, PSD plus bacterial SD, MD plus volcanic SD) had acceptable agreement between predicted and measured dependences of H c , H cr and the curve of M rs / M s versus. H cr / H c (Day plot) on end‐member concentrations. A nonlinear approximation to remanent hysteresis curves gave a reasonable fit to MD plus glass SD results. In this case, H cr / H c for the most MD‐rich mixture is larger than H cr / H c of either end‐member. Such behavior is characteristic of bimodal mixtures in which H cr is largely determined by the hard (SD) phase and H c by the soft (MD) phase. The only mixture that could not be modeled by linear or nonlinear parameter theory was MD plus bacterial SD. The bacterial SD hysteresis loop descends almost vertically at − H c because of the extremely narrow range of particle sizes and coercivities. In general, linear and nonlinear parameter mixing models are adequate if only an approximate fit to real data is needed. An inversion method using complete magnetization curves as end‐member basis functions is preferable as an unmixing technique. However, comparison of measured data to type curves, for example, on a Day plot, gives a quick indication of what end‐member phases might be involved in the mix and provides additional insight before beginning an inversion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».