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Enregistrement W2133465914 · doi:10.1038/srep04222

Sulfur and iron accumulation in three marine-archaeological shipwrecks in the Baltic Sea: The Ghost, the Crown and the Sword

2014· article· en· W2133465914 sur OpenAlexafffund
Yvonne Fors, Håkan Grudd, A. Rindby, Farideh Jalilehvand, Magnus Sandström, Ingemar Cato, Lennart Bornmalm

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryBasic Energy SciencesBiological and Environmental ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceNational Institutes of HealthNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesRiksantikvarieämbetetU.S. Department of Energy
Mots-clésSulfurEnvironmental chemistryBaltic seaSulfur cycleSulfateCrown (dentistry)SulfideXANESChemistryEnvironmental scienceArchaeologyOceanographyGeologySpectroscopyMaterials scienceGeographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfur and iron concentrations in wood from three 17(th) century shipwrecks in the Baltic Sea, the Ghost wreck, the Crown and the Sword, were obtained by X-ray fluorescence (XRF) scanning. In near anaerobic environments symbiotic microorganisms degrade waterlogged wood, reduce sulfate and promote accumulation of low-valent sulfur compounds, as previously found for the famous wrecks of the Vasa and Mary Rose. Sulfur K-edge X-ray absorption near-edge structure (XANES) analyses of Ghost wreck wood show that organic thiols and disulfides dominate, together with elemental sulfur probably generated by sulfur-oxidizing Beggiatoa bacteria. Iron sulfides were not detected, consistent with the relatively low iron concentration in the wood. In a museum climate with high atmospheric humidity oxidation processes, especially of iron sulfides formed in the presence of corroding iron, may induce post-conservation wood degradation. Subject to more general confirmation by further analyses no severe conservation concerns are expected for the Ghost wreck wood.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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