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Enregistrement W4308573593 · doi:10.1038/s41598-022-21904-y

Electrical resistivity of the Fe–Si–S ternary system: implications for timing of thermal convection shutdown in the lunar core

2022· article· en· W4308573593 sur OpenAlexafffund
Joshua A. H. Littleton, Wenjun Yong, Richard A. Secco

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrical resistivity and conductivityThermalConvectionThermal conductivityMantle (geology)Materials scienceGeophysicsMineralogyThermodynamicsGeologyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The composition of the lunar core has been suggested to be Fe-rich with varying amounts of lighter elements, such as Si and S. Presence of Si and S affects electrical and thermal transport properties and thus influences core thermal processes and evolution. Paleomagnetic observations constrain a high intensity magnetic field that ceases shortly after formation of the moon (~ 3.5-4.2 Ga year ago), and thermal convection in the core may contribute to generation of this field. In this study, the electrical resistivity of Fe-14 wt% Si-3 wt% S was measured in both solid and molten states at pressures up to 5 GPa and thermal conductivity was calculated via the Wiedemann-Franz Law from the electrical measurements. The results were used to estimate the adiabatic conductive heat flux of a molten Fe-14 wt% Si-3 wt% S lunar core and compared to a Fe-2-17 wt% Si lunar core, which showed that thermal convection of either core composition shuts down within the duration of the high intensity magnetic field: (1) 3.17-3.72 Ga year ago for a Fe-14 wt% Si-3 wt% S core; and (ii) 3.38-3.86 Ga years ago for a Fe-2-17 wt% Si core. Results favouring compatibility of these core compositions with paleomagnetic observations are strongly dependent on the temperature of the core-mantle boundary and time-dependent mantle-side heat flux.

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 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)0,001
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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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