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Enregistrement W2532720753 · doi:10.1130/abs/2016am-285506

PORTABLE X-RAY FLUORESCENCE TRACE METAL MEASUREMENT IN ORGANIC RICH SOILS: PXRF RESPONSE AS A FUNCTION OF ORGANIC MATTER FRACTION

2016· article· en· W2532720753 sur OpenAlexaboutno aff
Roozbeh Ravansari, Lawrence D. Lemke

Notice bibliographique

RevueAbstracts with programs - Geological Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterTRACE (psycholinguistics)Fraction (chemistry)Organic matterTrace metalFluorescenceEnvironmental chemistryMetalAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChemistryEnvironmental scienceSoil sciencePhysicsChromatographyMetallurgyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The influence of organic matter fraction on portable X-Ray fluorescence (pXRF) trace metal measurements was investigated through the incremental addition of three organic matter surrogates (cellulose, graphite powder, and confectioner's sugar) to a soil matrix. Each surrogate was independently added to and homogenized with samples of Natural Resources Canada Till-1 standard reference material that was initially expunged of organic matter through combustion. Incremental addition was performed 20 times for each surrogate, and concentrations of thirteen elements were measured as a function of varying organic matter fractions using a Thermo Scientific Niton XL3t GOLDD+ 950 XRF analyzer. Results demonstrate attenuation of the pXRF signal with increasing sample organic matter fraction; however, elementally dependent deviations from expected concentrations were also observed. An empirical organic matter fraction-dependent calibration method was developed and its performance was evaluated using four unmodified soil standards with known organic matter content. Estimates incorporating soil organic matter differed from conventional calibration estimates neglecting organic matter content, yet were able to reproduce standard reference material values with similar success.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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