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Enregistrement W3161307582 · doi:10.1029/2020jb021422

Trace Elemental Partitioning on Clays Derived From Hydrothermal Muds of the El Tatio Geyser Field, Chile

2021· article· en· W3161307582 sur OpenAlexafffund
Weiduo Hao, Kaarel Mänd, Logan Swaren, Kimberly D. Myers, Stefan V. Lalonde, Dylan T. Wilmeth, Mark van Zuilen, Sasha Wilson, Daniel S. Alessi, Kurt O. Konhauser

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKaoliniteIlliteMontmorilloniteClay mineralsWeatheringAqueous solutionChemistryLeaching (pedology)Environmental chemistryGeologyMineralogyGeochemistrySoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent experimental studies have demonstrated that clay minerals (e.g., kaolinite, illite, and montmorillonite) have higher affinities for some trace elements under acidic versus alkaline conditions. This suggests that clays might be important vectors in the transport of trace elements from sites of acidic chemical weathering on land to marine depositional environments. To determine if clays behave similarly in nature, we collected water and mud (consisting of 38.5%–61.1% of kaolinite and montmorillonite) samples from boiling, low‐pH, mud pools venting at the El Tatio Geyser Field (ETGF) in Chile. Based on elemental abundances in the aqueous/solid phases, we observed that mud samples collected from lower pH pools (e.g., pH = 2.42 and 3.55) have high concentration factors for anionic elements (e.g., P and As) but low concentration factors for cationic elements (e.g., Ca, Mn, and Sr), while mud samples from higher pH pools (e.g., pH = 4.87 and 5.84) display the opposite trend. Acid‐base leaching experiments further reveal that increasing solution pH (to reflect downstream transport) led to the release of As and P from the mud surfaces due to increasingly negative surface charge, while decreasing pH (to determine the effects of re‐acidification) released Li, Ca, Co, Sr, Mo, and Cd. Our study confirms previous experimental findings that demonstrate clay minerals can assemble a diverse inventory of trace elements during acid weathering (e.g., As) but then liberate them back into the aqueous phase as aqueous pH increases. Importantly, these observations provide a mechanism to account for the previous observations of regional As contamination in rivers downstream of the ETGF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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