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Enregistrement W2749718799 · doi:10.1002/jrs.5222

Chemical and spectroscopic investigations of <scp>K‐H<sub>3</sub>O‐Na</scp> jarosite solid solutions applicable for Mars explorations

2017· article· en· W2749718799 sur OpenAlexaff
Fengke Cao, Zongcheng Ling, Yuheng Ni

Notice bibliographique

RevueJournal of Raman Spectroscopy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJarositeMars Exploration ProgramRaman spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Infrared spectroscopyChemistryHydrothermal circulationSulfateFerricMineralMineralogyInorganic chemistryGeologyAstrobiologyPhysicsEnvironmental chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jarosite is the first definitely discovered ferric sulfate mineral on Mars, indicating a highly acidic environment in Martian history. K‐H 3 O and Na‐H 3 O jarosite solid solutions were synthesized under hydrothermal conditions. Phase identifications and chemical compositions were determined by X‐ray diffraction and scanning electron microscopy coupled with energy dispersive spectroscopy. Raman spectra of those two series of jarosite solid solutions show systematic spectral changes with varying alkali content. When chemical ratios of K/(K + H 3 O), in K‐H 3 O jarosite solid solutions, increase from 0% to 88%, their Raman peaks exhibit systematic shifts: ν 2 (SO 4 ) 2− (from 424.7 to 434.3 cm −1 ), ν 4 (SO 4 ) 2‐ (from 619.6 to 623.8 cm −1 ), ν 1 (SO 4 ) 2‐ (from 1,011.8 to 1,006.1 cm −1 ) and, ν 3 (SO 4 ) 2− (from 1,165.4 to 1,152.9 cm −1 ). Near‐infrared and mid‐infrared spectra were also collected for the spectral library of Mars remote‐sensing studies. The detailed chemical and spectroscopic studies of K‐H 3 O‐Na jarosite solid solutions would contribute to their potential discoveries on Mars by future Mars missions (e.g., Mars 2020 and ExoMars). Copyright © 2017 John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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