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Enregistrement W4321490883 · doi:10.5194/egusphere-egu23-2924

Constraining the Chemistry of Sub-cm Diagenetic Features with Curiosity's Alpha Particle X-ray Spectrometer

2023· preprint· en· W4321490883 sur OpenAlexaff
S. J. VanBommel, Jeffrey S. Berger, R. Gellert, C. D. O’Connell‐Cooper, L. M. Thompson, Michael McCraig, A. S. Yen, John R. Christian, Abigail L. Knight, N. I. Boyd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiagenesisSpectrometerMineralogyGeologyPhysicsRemote sensingOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Alpha Particle X-ray Spectrometer (APXS) onboard the Mars Science Laboratory (MSL) rover Curiosity has acquired approximately 1,300 geochemical analyses since landing in 2012. The APXS utilizes a combination of X-ray fluorescence and particle-induced X-ray emission to determine the chemical composition of materials within its 15+ mm diameter field of view (FOV) [1, 2]. Diagenetic features provide a means to further understand and constrain the habitability of Curiosity's landing site, Gale crater. These features often present as veins or nodules with an areal extent on the sub-cm scale. APXS analyses of these features therefore contain a mixture of signals from the feature and host substrate.To probe the composition of these sub-FOV features, Curiosity has developed a technique whereby multiple APXS measurements are conducted in close proximity to the primary target (referred to as a raster). The data are then analyzed to not only localize APXS FOVs, mitigating arm placement uncertainty which is on the order of 1-2 cm [2], but also infer the composition of the various endmembers within the workspace. The original raster analysis method (e.g., [2, 3]) has proven useful at deconvolving the chemistry of diagenetic features from the surrounding substrate. However, this method utilizes APXS oxide data as the primary input. These data are derived assuming a homogeneous sample for the purposes of calculating and correcting for matrix effects (the attenuation of induced X-rays by other elements in the sample). In instances of clear chemical heterogeneities, these matrix corrections can result in skewed compositions of the derived endmembers, such as a vein or nodule.Here we present an improvement to this method whereby we utilize low-level data products and isolate matrix effect calculations for each individual endmember (e.g., [4]). The derived results show significant improvements (10-30%) compared to the oxide method in stoichiometric ratios when applied to calcium sulfate veins, an ideal proof-of-concept sample. Subsequent analyses of magnesium-sulfate dominated nodules hint at other potential mobile elements within the fluids present during diagenesis, such as P, Mn, Ni, and/or Zn. Similar elements were enriched in nodules at the Ayton/Groken field site, where P2O5 and MnO concentrations in the nodular material totaled over 25 wt% at a ~2:1 P:Mn molar ratio [4]. The improved analytical method will be particularly useful as Curiosity continues to explore the Marker Band and sulfate unit.[1] Gellert & Clark (2015), Elements, 11.[2] VanBommel et al. (2016), XRS, 45.[3] VanBommel et al. (2017), XRS, 46.[4] VanBommel et al. (2023), Icarus, 392.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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