Validating the Scalability of Soft X-ray Spectromicroscopy for Quantitative Soil Ecology and Biogeochemistry Research
Notice bibliographique
Résumé
Synchrotron-based soft-X-ray scanning transmission X-ray microscopy (STXM) has the potential to provide nanoscale resolution of the associations among biological and geological materials. However, standard methods for how samples should be prepared, measured, and analyzed to allow the results from these nanoscale imaging and spectroscopic tools to be scaled to field scale biogeochemical results are not well established. We utilized a simple sample preparation technique that allows one to assess detailed mineral, metal, and microbe spectroscopic information at the nano- and microscale in soil colloids. We then evaluated three common approaches to collect and process nano- and micronscale information by STXM and the correspondence of these approaches to millimeter scale soil measurements. Finally, we assessed the reproducibility and spatial autocorrelation of nano- and micronscale protein, Fe(II) and Fe(III) densities in a soil sample. We demonstrate that linear combination fitting of entire spectra provides slightly different Fe(II) mineral densities compared to image resonance difference mapping but that difference mapping results are highly reproducible between among sample replicates. Further, STXM results scale to the mm scale in complex systems with an approximate geospatial range of 3 μm in these samples.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».