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Enregistrement W4393930501 · doi:10.32388/p4r72s

Review of: "Mineral stabilities in soils: how minerals can feed the world and mitigate climate change"

2024· peer-review· en· W4393930501 sur OpenAlexaff
Rafael M. Santos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralSoil waterEarth scienceEnvironmental scienceGeochemistryClimate changeEnvironmental chemistryNatural resource economicsChemistrySoil scienceGeologyOceanographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential competing interests: No potential competing interests to declare.Enhanced rock weathering (ERW) is potentially a climate change mitigation wedge, and the current state of the science is leading to increasing deployment of this technology in croplands, pasture lands, and forested lands.The article by Manning (2022) is a literature review that aimed to cover the mineral weathering aspects of ERW by compiling relevant literature available at the time of writing.Mineral weathering is a mature science, so it is not surprising that the review included papers spanning over a century, from 1922 until 2022.The review covers several aspects of geochemistry and some aspects of mineralogy, including: ΔG rxn (Figure 1) of several weathering reactions (Table 1);The expected solubility of Si and Al as a function of pH (Figure 2); Mineral weathering data in Figure 3 and Table 2 ( which contains a critical mistake, to be discussed below); SEM images exemplifying the microbial role during weathering in soils (Figure 4); A schematic illustration of the oxygen and carbon isotope compositional range of soil carbonates (Figure 5); and A unique analysis of the expected silicon release from silicate weathering (rock-forming minerals in Figure 6 and clay minerals in Figure 7) compared to the expected Si intake of wheat during a crop season.The review article by Manning (2022) is timely and largely useful for researchers and practitioners involved in ERW.However, as it contains one important mistake, the rest of this post-publication review will focus on rectifying this.Below is the main issue found in Manning (2022).The original Figure 3 (and corresponding values also shown in Table 2) showed values that were reported to be "mineral dissolution rates", in log units.However, those values are in fact mineral dissolution rate constants (in log units), which we can term k.The values of log k are meant to be used in equations developed by Palandri and Kharaka (2004) to first calculate log A values, and then calculate log W r values, where W r is the "mineral dissolution rate".In fact, W r is a function of pH and temperature, so W r values can be readily calculated for conditions expected to be found in soils, while k being a constant, actually represents a theoretical weathering rate at pH of 0 (zero) and 25°C.Manning (2022) actually realizes this later in the review, when presenting the data of Figures 6 and 7, but when presenting Figure 3 and Table 2, which are more likely to be used by readers, the correct terminology and meaning of the presented values is missing.To rectify this, I have reproduced Figure 3 below, with the original figure on the left, now clearly indicating that those are log k values for the acid mechanism, and a modified figure on the right, where the values are calculated log W r 's based on pH of 6.0 and temperature of 20°C and using the most appropriate Qeios, CC-BY 4.0

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,033

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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