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Enregistrement W4399803171 · doi:10.3390/cryst14060565

The Electrical Resistivity of Liquid Fe-16wt%S-2wt%Si at High Pressures and the Effect of S and Si on the Dynamo in the Ancient Vestan Core

2024· article· en· W4399803171 sur OpenAlexafffund
Erin Lenhart, Wenjun Yong, Richard A. Secco

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDynamoElectrical resistivity and conductivityCore (optical fiber)Materials scienceCondensed matter physicsPhysicsMagnetic fieldElectrical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical component of predicting thermal convection and dynamo action in the cores of terrestrial planetary bodies is the adiabatic heat flux at the top of the core. Powders of Fe, FeS, and Fe-9wt%Si were mixed to imitate the core of Asteroid 4 Vesta, which studies of HED meteorites indicate is comprised of 13–16wt%S and 1–2wt%Si. In a 1000-ton cubic anvil press, the voltage drop across an Fe-16wt%S-2wt%Si sample of 8–10 mm3 was measured at 2, 3, 4, and 5 GPa and ~300–2000 K. The resistivity of Fe-16wt%S-2wt%Si is 400 ± 50 μΩ·cm for 2–5 GPa for the complete liquid state. Using the Wiedemann–Franz Law, this gives an electronic thermal conductivity of 11 ± 1.5 W/m/K for 2–4 GPa at complete melting and an adiabatic heat flow of 55 ± 15 MW at the top of an early Fe-16wt%S-2wt%Si Vestan core. The 2 GPa boundary of the miscibility of Fe-16wt%S-2wt%Si is observed. The adiabatic heat flow through an Fe-16wt%S-2wt%Si core of variable size is discussed, as well as the resistivity of liquid Fe alloy at small planetary core conditions as a function of S and Si alloying composition. On the basis of previous studies on binary and ternary alloys of Fe with S and/or Si, we interpolate the separate effects of S and Si on the resistivity (and inversely on thermal conductivity and core adiabatic heat flow).

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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