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Enregistrement W2079347768 · doi:10.3749/canmin.49.3.809

ARSENIC INCORPORATION IN COLEMANITE FROM BORATE DEPOSITS: DATA FROM ICP-MS,  -SXRF, XAFS AND EPR ANALYSES

2011· article· en· W2079347768 sur OpenAlexaffvenue
Jinru Lin, Yuanming Pan, Ning Chen, Minglei Mao, R. Li, Renfei Feng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Mineralogist · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray absorption fine structureBoronElectron paramagnetic resonanceChemistryNuclear chemistryMaterials scienceNuclear magnetic resonanceSpectroscopyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

World-class borate deposits in Turkey and California contain elevated concentrations of arsenic, with adverse effects to not only local suppliers of water, but also the commercial exports of boron products. Most previous studies and remediation efforts of arsenic contamination in borate deposits have focused on sulfarsenides. Inductively coupled plasma – mass spectrometry (ICP–MS) analysis and synchrotron micro-X-ray fluorescence (μ-SXRF) mapping reveal that colemanite, a major borate ore mineral, contains up to 125 ppm arsenic. Arsenic K-edge X-ray absorption near-edge structure (XANES) spectra suggest the presence of both As 3+ and As 5+ species in colemanite. The data on K-edge extended X-ray absorption fine structure (EXAFS) show preferential occupancies of As 5+ and As 3+ at the tetrahedral B2 site and the triangular B1 site, respectively. Single-crystal electron paramagnetic resonance (EPR) spectra of gamma-ray-irradiated colemanite measured at 40 K contain an [AsO 3 ] 2− center, providing further support for the presence of As 5+ . Therefore, colemanite is a significant source of arsenic contamination, not only in commercial boron products, but also aquifers associated with borate deposits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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