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Enregistrement W4200125609 · doi:10.1007/s11368-021-03109-4

Rubidium measured by XRF as a predictor of soil particle size in limestone and siliceous parent materials

2021· article· en· W4200125609 sur OpenAlexfundno aff
Maame E. T. Croffie, Paul N. Williams, Owen Fenton, Anna Fenelon, Karen Daly

Notice bibliographique

RevueJournal of Soils and Sediments · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityTeagascQueen's University Belfast
Mots-clésSoil waterSiltWeatheringMineralogySoil textureParticle-size distributionParticle sizeSoil scienceClay mineralsSoil testPorositySieve (category theory)GeologyEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryGeochemistryGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Information about particle size distribution (PSD) and soil texture is essential for understanding soil drainage, porosity, nutrient availability, and trafficability. The sieve-pipette/gravimetric method traditionally used for particle size analysis is labour-intensive and resource-intensive. X-ray fluorescence (XRF) spectrometry may provide a rapid alternative. The study’s aim was to examine the use of XRF for rapid determination of PSD in Irish soils. Methods Soils (n = 355) from existing archives in Ireland were analysed with a benchtop energy-dispersive XRF (EDXRF). Correlation and regression analyses were determined to compare Rb, Fe, Al, and Si concentrations to % clay, % silt, and % sand. Also, linear regression models were developed to compare % clay, % sand, and % silt measured by the gravimetric method to values predicted by EDXRF. Results The relationship between element concentration and PSD was dependent on parent material. Rb, Al, and Fe showed a significant (p < 0.05) correlation (r > 0.50) with % clay and % sand in soils derived from limestone and siliceous stone parent materials. Rb was the best predictor for % clay (R2 = 0.49, RMSE = 10.20) in soils derived from limestone and siliceous stone-derived soils. Conclusion Geochemistry and clay mineralogy of the soils’ parent material strongly influenced the EDXRF’s ability to predict particle size. The EDXRF could predict % clay in soils from parent materials which weather easily, but the opposite was true for soils with parent material recalcitrant to weathering. In conclusion, this study has shown that the EDXRF can screen % clay in soils derived from limestone and siliceous stone parent materials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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