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Enregistrement W3180645728 · doi:10.1029/2021ea001636

Variations in the Near‐Infrared Spectral Properties of Ferrous Mineral Mixtures With Different Relative Abundances

2021· article· en· W3180645728 sur OpenAlex
Xunyu Zhang, E. A. Cloutis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEarth and Space Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyCanada Foundation for InnovationUniversity of Winnipeg
Mots-clésPyroxeneOlivineIlmeniteBasaltFerrousMineralogyPlagioclaseAnalytical Chemistry (journal)MineralGeologyMaterials scienceChemistryGeochemistryQuartzMetallurgyEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In near‐infrared spectral studies, the relationship between the 1‐μm absorption (Band I) center and the band area ratio (BAR, the area ratio of 2–1‐μm absorption features) is useful in compositional and mineralogical analyses of ferrous mineral‐bearing mixtures. Zhang and Cloutis (2020), https://doi.org/10.1029/2020ea001153 , investigated various lunar ferrous iron‐bearing rocks and minerals and found that pyroxene‐bearing materials rich in ilmenite (Ilm), plagioclase (Pl), or glass are offset from the lunar olivine‐clinopyroxene‐orthopyroxene (Ol‐Cpx‐Opx) mixing line in the plot of the BAR versus the Band I center. To analyze the variation trends of the spectral properties of these mixtures with different components, this study presents a systematic evaluation of laboratory spectra of terrestrial and synthetic ferrous iron‐bearing mineral mixtures based on published databases. In general, the mixing trends of the Pl‐pyroxene mixtures, the glass‐pyroxene mixtures, and the Ilm‐basalt mixtures are consistent with the findings of Zhang and Cloutis (2020), https://doi.org/10.1029/2020ea001153 . Moreover, this study also finds that the BAR of the Pl‐pyroxene mixtures varies nonlinearly with different relative abundances and that the BAR is generally not sensitive to Pl abundances below 60%. For glass‐pyroxene mixtures, the corresponding data points are usually appreciably offset from the Ol‐Cpx‐Opx mixing line at glass abundances above 20%. The BAR of the Ilm‐basalt mixtures increases with increasing Ilm content, mainly due to the weakening of 1‐μm absorption generally being greater than that of 2‐μm absorption.

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.

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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,147

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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