Glacio-chemical signature of grain boundaries and insoluble particle aggregates in ice core 2D impurity imaging
Notice bibliographique
Résumé
Identifying, understanding, and constraining post-depositional processes altering the original layer sequence in ice cores is especially needed in order to avoid misinterpretation of the oldest and most highly thinned layers. The record of soluble and insoluble impurities represents an important part of the paleoclimate proxy set in ice cores but is known to be affected post-depositionally through interaction with the ice matrix, diffusion and chemical reactions. Laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) has been recognized for its micron-scale resolution and micro-destructiveness in ice core impurity analysis. Important added value comes from employing LA-ICP-MS for state-of-the-art 2D chemical imaging. The latter has already revealed a close relationship between the ice grain boundary network and impurity signals with a significant soluble component, such as Na. Here we show the latest improvements in 2D chemical imaging of ice with LA-ICP-MS, by increasing the spatial resolution from 35 to 20 and even 10 µm and extending the simultaneous analysis to cover also mostly insoluble impurity species, such as Al. The latter reveal clear signals of insoluble particle aggregates in samples of Greenland ice cores. Combining the chemical images with computer vision-based image analysis allows to separate the geochemical signals of grain boundaries and insoluble particles. Considering intensities as well as elemental ratios, this classification further highlights important differences in the geochemical signals depending on the location of the impurities in the ice matrix. Ultimately, we discuss how this refined approach may serve to investigate post-depositional changes occurring with increasing depth to the soluble and insoluble impurity components, based on grain growth and chemical reactions, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».