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Enregistrement W3005099342 · doi:10.1002/essoar.10500673.1

The Effect of Pressure on the Prebiotic Carbon of the Early Solar System

2019· article· en· W3005099342 sur OpenAlexaff
Wren Montgomery, John S. Tse, Ketao Yin, Mark A. Sephton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeoxyriboseFourier transform infrared spectroscopyChemistryRiboseAstrobiologyPrebioticSolar SystemHigh pressureCarbon fibersInfraredSynchrotronChemical engineeringNucleic acidOrganic chemistryMaterials scienceThermodynamicsPhysicsBiochemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High pressures, along with thermal processes and irradiation, have a measurable effect on carbonaceous compounds which are found throughout the solar system. High pressure environments, such as those generated by impacts, occur frequently during the evolution of the solar system, and the effects of pressure on the carbonaceous materials present can influence the subsequent chemistry of the body. In situ high pressure synchrotron source Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy coupled with computational models has been used to directly study the effects of pressure on carbonaceous materials. Our work using these techniques investigates the specific case of structural sugars, where ribose and deoxyribose have differing responses to high pressures. These particular carbonaceous materials play a key role in the prebiotic chemistry of the early Earth as constituents of the bioinformational molecules ribonucleic acid (RNA) and deoxyribonucleic acid (DNA) respectively. Ribose is substantially less stable than deoxyribose at pressures exceeding 14 GPa and shows less recovery on decompression. Our results imply that the modest impacts experienced throughout the solar system could substantially alter the carbonaceous payload of many bodies, with consequences for any prebiotic chemistry.

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)0,000
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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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