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Enregistrement W2617481094 · doi:10.1080/10256016.2017.1324856

Comparison of <i>δ</i><sup>81</sup>Br and <i>δ</i><sup>37</sup>Cl composition of volatiles, salt precipitates, and associated water in terrestrial evaporative saline lake systems

2017· article· en· W2617481094 sur OpenAlexafffund
Corinne Hanlon, Randy L. Stotler, Shaun K. Frape, Rhys Gwynne

Notice bibliographique

RevueIsotopes in Environmental and Health Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBromineEnvironmental chemistryChlorinePrecipitationChemistryEvaporiteSalt (chemistry)SeawaterHaliteOrganic matterMineralogyGeologyGypsumOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides the first characterization of the variability of bromine and chlorine stable isotopic composition in evaporites, associated residual brines, and shoreline gases in terrestrial evaporative saline lakes. The lakes investigated here are groundwater discharge locations, and include both potash-rich alkaline lakes and sodic-dominated neutral pH lakes at a variety of salinities and evaporative stages. The chlorine and bromine isotope systems behave consistently different during evaporative salt precipitation, with 37Cl more enriched in the salt than in the fluid, but 81Br more enriched in the fluid compared with the precipitated salt. The 81Br concentration of shore off-gassing was even smaller than mineral precipitate compositions. The trends observed for bromine isotopes are surprising compared with published laboratory studies, indicating that a process besides inorganic mineral precipitation is affecting δ81Br. Additional processes explored include diffusion, salt deflation, microbial and photolytic conversion to the gas phase, and oxidative bromination of organic matter.Dedicated to Professor Peter Fritz on the occasion of his 80th birthday

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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