Abiotic and biotic-controlled nanomaterial formation pathways within the Earth’s nanomaterial cycle
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials have unique properties and play critical roles in the budget, cycling, and chemical processing of elements on Earth. An understanding of the cycling of nanomaterials can be greatly improved if the pathways of their formation are clearly recognized and understood. Here, we show that nanomaterial formation pathways mediated by aqueous fluids can be grouped into four major categories, abiotic and biotic processes coupled and decoupled from weathering processes. These can be subdivided in 18 subcategories relevant to the critical zone, and environments such as ocean hydrothermal vents and the upper mantle. Similarly, pathways in the gas phase such as volcanic fumaroles, wildfires and particle formation in the stratosphere and troposphere can be grouped into two major groups and five subcategories. In the most fundamental sense, both aqueous-fluid and gaseous pathways provide an understanding of the formation of all minerals which are inherently based on nanoscale precursors and reactions. The formation of nanomaterials in aqueous fluids can be explained by four different pathways: formation by biotic and abiotic processes, coupled and decoupled with weathering processes. In the Earth’s critical zone, these pathways can be classified into 18 subcategories based on the surrounding environment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».