Magnetic phases of soils developed from igneous rocks in a climate gradient transept, Brazilian northern Amazonia
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge on magnetic phases and properties of magnetic minerals has wide applications in soils and in agriculture, by the possibility, and perspectives in application of rock magnetic methods in soil science and agriculture; however, their role in highly weathered soils is still unclear. We characterized the mineralogy of soils from Brazilian northern Amazonia, with emphasis on magnetic soils. Samples with varying weathering degrees were collected from four different localities, and their magnetic phases (MPs) were separated and subjected to the following analysis: X-ray fluorescence (XRF), X-ray diffractometry (XRD), and measurements of field and temperature magnetization. The chemical composition by XRF analyses revealed the predominance of Fe, Si, Ti, and Mn. The XRD analysis, using the Rietveld method, revealed the presence of hematite, goethite, maghemite, and magnetite as magnetic phases: The highest concentration of MPs was detected in an Fe-rich Typic Eutrudept (54% magnetite). Magnetization measurements of the magnetic phases showed the presence of magnetite, associated with hematite and goethite, with magnetization values and transition temperature characteristics of these minerals. The magnetization varied according to soil type, indicating different weathering processes. Soil magnetism varied as a function of parent igneous rocks, in the following order: diabase > basalt > granite. The results indicate that parent material and mineral weathering influence soil magnetism in a tropical climate.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».