MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095007390 · doi:10.1017/s1431927609991322

Tephra from Ice—A Simple Method to Routinely Mount, Polish, and Quantitatively Analyze Sparse Fine Particles

2010· article· en· W2095007390 sur OpenAlexafffund
Stephen C. Kuehn, Duane Froese

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTephraMountSimple (philosophy)Materials scienceGeologyVolcanoComputer scienceGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method involving a graphite substrate has been developed for the mounting and analysis of sparse, fine particles from a liquid suspension to enable improved study of volcanic ash (tephra) and atmospheric dust preserved in glacial ice. Unpolished grains may be studied by scanning electron microscope-energy dispersive spectrometry (SEM-EDS) at full vacuum without the need for a conductive coating due to the close proximity of the underlying graphite. The same grains in the same relative positions may be subsequently examined in polished mounts by a variety of methods including SEM-EDS, electron probe microanalysis, laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectroscopy, secondary ion mass spectrometry, and optical microscopy. Particles as small as 3-5 microm may be routinely and easily prepared for analysis as polished grains, and particles of significantly different sizes may be exposed simultaneously. The general approach also offers significant flexibility, including both single- and multiple-sample mounts, and may be adjusted to suit a variety of samples and analytical methods.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,291 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicroscopy and MicroanalysisMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207