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Enregistrement W3040300966 · doi:10.1111/ggr.12351

Potassium and Calcium <i>K</i>‐Edge XANES in Chemical Compounds and Minerals: Implications for Geological Phase Identification

2020· article· en· W3040300966 sur OpenAlexaff
Wenshuai Li, Xiaoming Liu, Yongfeng Hu

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésXANESIgneous rockSilicateGeologyMineralogyPotassiumPhase (matter)Silicate mineralsChemistrySpectroscopyGeochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potassium (K) and calcium (Ca) K ‐edge X‐ray adsorption near‐edge (XANES) spectroscopy were performed on thirty‐three chemical compounds and geological materials, including chemical reagents, organometallic compounds, silicates, carbonates and igneous rock reference materials. The results confirm that the fine structure of the K ‐edges for specimens is unique and distinguishable. The results suggest that compositional and local atomic variations strongly regulate spectral characteristics. Acquired XANES spectra with the library of distinctive spectral features of model references approve the fingerprint identification of different phases of K and Ca involved in geological materials. Moreover, this reveals that typical compositional changes in geological samples could strongly affect spectral features. As an example, we quantitatively determined the silicate species of K and Ca in two igneous rock reference materials by linear combination fitting. The dominant hosts and molecular environments of K and Ca can be interpreted based on pre‐edge/post‐edge peak position, intensity, shifts and resonance features, thus improving the understanding of the (bio)geochemical cycling, partitioning and isotopic fractionation of K and Ca. The outcomes serve as a complementary database for a vast number of scientific contexts, including aspects of geological and environment sciences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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