Partial anhysteretic remanent magnetization in magnetite 1. Additivity
Notice bibliographique
Résumé
We have tested the additivity of partial anhysteretic remanent magnetization (pARM) for suites of eight synthetic magnetites with mean grain sizes from 65 nm to 18 μm and 18 natural samples including lake sediments, oceanic and continental volcanic rocks, gabbros, and granites. In both synthetic and natural sample suites, domain states inferred from hysteresis and other magnetic properties vary from single‐domain (SD) through pseudosingle‐domain (PSD) to multidomain (MD). For each sample, total ARM intensity was compared with sums of partial ARMs of three different types: four conjugate pairs of parallel pARMs; four pairs of perpendicular pARMs; and one set of five neighboring parallel pARMs. In each case, the intervals of alternating field (AF) over which a steady field H was applied to produce the partial ARMs are nonoverlapping and cover the entire AF range (0–100 mT) used to produce the total ARM. Additivity of partial ARMs was verified to better than ±3% for all the samples, whatever the domain state (SD, PSD, and MD) or composition (ranging from pure magnetite to x = 0.6 titanomagnetite). The universality of pARM additivity is unexpected because its analog, partial thermoremanent magnetization (pTRM), deviates from ideal behavior as the grain size increases and the domain structure becomes MD. The different behaviors probably result from the fact that pARM is produced at ordinary temperatures over short times, whereas the most intense pTRM is produced at temperatures approaching the Curie point with significant dwell times, promoting such processes as isothermal remanence acquisition, domain nucleation, and domain wall reequilibration. Verification of the law of additivity of pARMs is an encouraging first step toward validating pseudo‐Thellier and other methods of paleointensity determination that use ARM in place of, or in addition to, TRM.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».