A New Approach To Quantify the Ordering State of Protodolomite Using XRD, TEM, and Z-Contrast Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dolomite, an ordered Ca-Mg-carbonate mineral, is abundant in the sedimentary record but found only rarely found in Holocene and modern marine settings. Instead, protodolomite, a partially ordered Ca-Mg-carbonate with a composition close to ideal dolomite, and disordered dolomite occur in specific modern sedimentary settings. In this study, the protodolomite in a late Holocene stromatolite collected from Manito Lake, Saskatchewan, Canada, was examined using X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), and Z-contrast imaging from scanning-transmission electron microscopy (STEM). The protodolomite is characterized by nano-domains exhibiting a weak to moderate degree of Ca-Mg ordering based on attenuated and diffuse “b” reflections in selected-area diffraction patterns. The stromatolite also contains disordered dolomite that lack “b” reflections. Using Z-contrast images and image simulations, a quantitative approach was developed to calculate and constrain the ordering state of protodolomite, a parameter that is generally difficult to determine. With ordering contour lines constructed from this study, the ordering state of a weakly ordered dolomite can be quantified based on its d104 value and composition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».