Volatile Metals and Metalloids in Hydrothermal Gases
Notice bibliographique
Résumé
Volatile metals and metalloids were sampled from hot springs, fumaroles, and a hydrothermally influenced wetland in Yellowstone National Park. The sampling was based on diffusion through gas sampling chambers. Collected gases were stabilized by dissolution and oxidation in 1:100 diluted NaOCl. Special procedures were developed to analyze the oxidized samples by GF-AAS and HG-AAS. For ICP-MS, samples had to be blank-corrected for polyatomic isotope interferences, especially by 23Na35Cl+ and 23Na37Cl+ on 58Ni and 60Ni and by 40Ar23Na+ on 63Cu. From the concentrations trapped in solution, net diffusion rates were calculated by Fick's first law. The highest concentrations reached a maximum of 8 g/m3 for volatile silicon. Volatile nickel, tungsten, zinc, copper, and molybdenum, previously only known from anthropogenic sources, occurred naturally in the hydrothermal gases in ranges of tens to hundreds of microg/m3. Replicate measurements indicated significant temporal variations in concentrations, probably the result of complex changes in the hydrothermal regime as well as varying microbial activity. Global correlations between gaseous and superficial aqueous phases were missing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».