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Enregistrement W4402526496 · doi:10.1016/j.cocis.2024.101859

Iron-organic matter colloid control rare earth element environmental mobility

2024· article· en· W4402526496 sur OpenAlexaff
Yasaman Tadayon, Mélanie Davranche, Delphine Vantelon, Aline Dia, Julien Gigault

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Colloid & Interface Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020European Commission
Mots-clésRare-earth elementColloidRare earthOrganic matterEarth (classical element)Environmental scienceAstrobiologyEnvironmental chemistryEarth scienceChemistryGeologyPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare earth elements (REE) have raised significant environmental concerns due to their increasing use in human activities and subsequent release into the environment. Hence, in the context of growing demand for “green” technologies and potential mismanagement of their life cycle, understanding their potential mobility within and between environmental compartments becomes crucial for evaluating their environmental risks. Colloids emerge as primary carriers/vectors facilitating REE mobility and transfer in the environment. This work addresses major topics related to the control exerted by colloids on the REE speciation and subsequent patterns. Among colloids, iron-organic matter colloids have been identified as the major REE carrier in surface water under various pedoclimatic conditions. Compelling evidences were provided that the mixing of iron-, organic- and iron-organic colloids could explain both REE concentration and pattern under environmental conditions. However, there is currently a lack of data on the specific distribution of REE between the iron and organic matter phases within Fe-OM colloids. It remains unclear whether REE distribution is primarily controlled by colloid mixing since structural rearrangements of Fe-OM colloids under varying hydrological and physicochemical conditions exert also a significant role.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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