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Enregistrement W4411328752 · doi:10.1144/geochem2024-070

Geochemical fingerprinting of a radon anomaly: high-resolution PCA–ANOVA case study, Castleisland, SW Ireland

2025· article· en· W4411328752 sur OpenAlexaff
Méabh H. Banríon, Quentin Crowley

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnomaly (physics)GeologyRadonResolution (logic)GeochemistryMineralogyArtificial intelligenceComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radon represents a global health risk, and so accurate delineation of radon-prone areas is a prerequisite for evidence-based radon mitigation and public health protection. National probabilistic radon models of Ireland, based on 1:1 M bedrock geological maps that group the Clare Shales with limestones achieve ∼74% accuracy. Despite the high accuracy of Ireland's national radon map, some discrepancies still exist. Using geochemical and geostatistical methods, we investigated a significant and persistent radon anomaly over the Clare Shale Formation at Castleisland, Co. Kerry, Ireland. Fifty-six topsoil samples collected from the A-horizon within a 6 km 2 grid, with samples spaced every 250–500 m apart, were included in the analysis and compared to co-located soil-gas radon measurements. Following centred and isometric log-ratio transformations of inductively coupled plasma mass spectroscopy (ICP-MS)/optical emission spectroscopy (OES) data for 37 elements, soils above the Clare Shales exhibited a median U concentration of 4 mg kg −1 (range 1.4–37 mg kg −1 ). Pearson correlations between log 10 soil-gas radon and individual elements peaked at a Pearson correlation coefficient ( r ) = 0.57 for Sr (coefficient of determination ( R 2 ) = 0.32), with similarly strong associations for V ( r = 0.54), Ag ( r = 0.52), P ( r = 0.47), Au ( r = 0.46), U ( r = 0.45) and Tl ( r = 0.43) (all P < 0.001). One-way ANOVA indicates radon class categories explain a median 43.8% of variance in 14 trace elements, while bedrock geology explains 27.8%. Shared tracers (U, V, P, Ag, Sb) underscore overlapping lithological and radiogenic controls. Principal components 1–3 (PC1–PC3) capture 62.9% of total variance (PC1 = 31.8%, PC2 = 17.2%, PC3 = 13.9%). PC1 is defined by strong positive loadings on Sc, Mg, Fe, Al, Th, Ni and Co, and negative loadings on Sr, Ag, U, P and V, neatly contrasting shale-derived, high-radon soils from carbonate terrains. This study demonstrates that local-scale lithogeochemical proxies, resolved at 250 m and calibrated against a 1:100 k geological framework, can effectively delineate elevated radon sources. This approach offers a systematic means to investigate map anomalies, refine national radon models, enhance spatial accuracy, and support evidence-based radon risk assessment and public health protection initiatives.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,292 · 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
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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