Estimating the silica content and loss-on-ignition in the North American Soil Geochemical Landscapes datasets: a recursive inversion approach
Notice bibliographique
Résumé
A novel method of estimating the silica (SiO 2 ) and loss-on-ignition (LOI) concentrations for the North American Soil Geochemical Landscapes (NASGL) project datasets is proposed. Combining the precision of the geochemical determinations with the completeness of the mineralogical NASGL data, we suggest a ‘reverse normative’ or inversion approach to first calculate the minimum SiO 2 , water (H 2 O) and carbon dioxide (CO 2 ) concentrations in weight percent (wt%) in these samples. These can be used in a first step to compute minimum and maximum estimates for SiO 2 . In a recursive step, a ‘consensus’ SiO 2 is then established as the average between the two aforementioned SiO 2 estimates, trimmed as necessary to yield a total composition (major oxides converted from reported Al, Ca, Fe, K, Mg, Mn, Na, P, S and Ti elemental concentrations + ‘consensus’ SiO 2 + reported trace element concentrations converted to wt% + ‘normative’ H 2 O + ‘normative’ CO 2 ) of no more than 100 wt%. Any remaining compositional gap between 100 wt% and this sum is considered ‘other’ LOI and likely includes H 2 O and CO 2 from the reported ‘amorphous’ phase (of unknown geochemical or mineralogical composition) as well as other volatile components present in soil. We validate the technique against a separate dataset from Australia where geochemical (including all major oxides) and mineralogical data exist on the same samples. The correlation between predicted and observed SiO 2 is linear, strong ( R 2 = 0.91) and homoscedastic. We also compare the estimated NASGL SiO 2 concentrations with a sparser, publicly available continental-scale survey over the conterminous USA, the ‘Shacklette and Boerngen’ dataset. This comparison shows the new data to be a reasonable representation of SiO 2 values measured on the ground over the conterminous USA. We recommend the approach of combining geochemical and mineralogical information to estimate missing SiO 2 and LOI by the recursive inversion approach in datasets elsewhere, with the caveat to always validate results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».