Quantifying simulated fine sand fraction in muddy sediment using laser diffraction
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to verify whether low amounts of fine sand added to a muddy sediment matrix can be detected and quantified with accuracy using a Mastersizer 3000 (Malvern Panalytical) laser diffraction particle-size analyzer equipped with a Hydro LV large volume liquid dispersion module. To achieve this goal, a postglacial sediment sample was sieved to recover naturally co-occurring sand and clay–silt fractions. Sand in the range of 1%–7% by weight was added to the clay–silt at three concentrations (88, 132, and 276 mg dry weight) and each sample was duplicated. A very strong linear relationship was found between the measured % volume of sand added and the actual weight of sand added to the mud. Sand representing as low as 1% by weight could be detected. On average, there was only a 0.7% absolute difference between the measured and actual % sand values (range 0.02%–1.65%). Sample concentration had a negligible impact on the measured % sand. A range of plausible values for the refractive and absorption indexes, essential parameters for the Mie theory calculation of the size distribution from the measured light scattering, also had very small impact on the measured % sand. The demonstrated possibility of detecting a small input of fine sand to muddy sediment provides a basis for studies using grain-size data to reconstruct past and modern detrital inputs and sediment transport variations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».