Organic matter, geochemical and colorimetric properties of potential source material, target sediment and laboratory mixtures for conducting sediment fingerprinting approaches in the Mano Dam Reservoir (Hayama Lake) catchment, Fukushima Prefecture, Japan.
Notice bibliographique
Résumé
The current dataset was compiled to study sediment fingerprintings practices, i.e tracer selection and contribution modelling. Colorimetric properties analysed with a portable diffuse reflectance spectrophotometer (Konica Minolta CM-700d) and geochemical contents obtained with an energy dispersive X-ray fluorescence spectrometer (ED-XRF Epsilon 4) were analysed in potential source material that may supply sediment to coastal rivers draining the main Fukushima radioactive pollution plume (Japan). Three potential soil source materials (n = 56) were considered: cropland (n = 24), as non-decontaminated soil before the application of local decontamination policies: forest soils (n = 22) and subsurface material originating from channel bank collapse or landslides (n = 10). A sediment core was collected in the Mano Dam lake (Hayama lake) on the 6th June 2021 and was sectionned into 1-cm layers (n = 34). Laboratory mixtures (n = 27) were made to assess different contribution levels from the sources. In addition to colorimetric and geochemical properties, organic matter and stable isotopes were analysed by EA-IRMS for sources and sediments samples. The current dataset comprises three Excel files including the metadata description, the data itself and a file describing the composition of laboratory mixtures prepared to provide a dataset to calibrate/validate un-mixing models implemented to address this research question and analysed in the same conditions and using the same equipment as the source/target material. Recommended encoding format: latin1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».