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Enregistrement W2202169136 · doi:10.1017/s1473550415000373

Using modern ferruginous habitats to interpret Precambrian banded iron formation deposition

2015· article· en· W2202169136 sur OpenAlexaff
Elif Koeksoy, Maximilian Halama, Kurt O. Konhauser, Andreas Kappler

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Astrobiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPrecambrianSedimentary depositional environmentGeologyBanded iron formationBiosphereBiogeochemical cycleEarth scienceGeologic recordDeposition (geology)Natural (archaeology)Lead (geology)GeochemistryPaleontologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early Earth processes are typically identified through the study of mineralogical, elemental and isotopic features in the rock record, including Precambrian banded iron formations (BIF). However, post-depositional processes often obscure the primary geochemical signals, making the use of BIF as proxies for paleo-seawater and the paleo-biosphere potentially imprecise. Thus, alternative approaches are required to complement the information gained from the rock record in order to fully understand the distinctive biogeochemical processes on ancient Earth. Simulating these conditions in the laboratory is one approach, but this approach can never fully replicate the complexity of a natural environment. Therefore, finding modern environments with a unique set of geochemical and microbiological characteristics to use as analogues for BIF depositional environments can provide invaluable information. In this review, we provide an overview of the chemical, physical and biological parameters of modern, ferruginous lakes that have been used as analogue BIF environments.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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