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Enregistrement W4415363433 · doi:10.5194/gchron-7-475-2025

How much K is OK? Evaluating different methods for K-concentration determination and the effect of the internal K concentration on feldspar luminescence dating

2025· article· en· W4415363433 sur OpenAlexfundno aff
Linda Maßon, Svenja Riedesel, Stephan Opitz, Anja Zander, A.M.T. Bell, Hanna Cieszynski, Tony Reimann

Notice bibliographique

RevueGeochronology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeDanmarks Tekniske UniversitetDeutsche ForschungsgemeinschaftHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUniversität zu KölnUniversité de LausanneEuropean CommissionUniversity of Regina
Mots-clésLuminescenceAnalytical Chemistry (journal)SpectrometerFeldsparFluorescenceSpectroscopyPotassium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For luminescence dating of potassium-rich (K) feldspars, the presence of 40 K within the K-feldspar grains contributes significantly to the internal dose rate of the sample. Whilst it is common practice to determine uranium, thorium,, and potassium concentrations for external dose rate calculations, the vast majority of studies do not measure the internal K concentration. Instead, most studies apply published K concentrations of 10 ± 2 % (Smedley et al., 2012), 12.5 ± 0.5 % (Huntley and Baril, 1997), or 13 ± 1 % (Zhao and Li, 2005) to their samples. The use of these high literature-based K concentrations is usually justified by two assumptions: (i) only K-feldspar grains with high K concentrations contribute to the luminescence signal significantly, and (ii) we reliably exclude Na-feldspar luminescence signals using filters, with a narrow transmission window around the K-feldspar emission peak of ∼ 410 nm. However, these assumptions may not apply to all samples, and assuming K concentrations that are too high might result in significant dose rate overestimation. To investigate the effect of the internal K concentration on the dose rate and the validity of the above-mentioned assumptions, we determine the K concentration of a set of 10 density-separated sand-sized K-feldspar samples of different geological origin and chemical composition using four different techniques. We quantify their K concentration on the bulk level using a wavelength-dispersive X-ray fluorescence spectrometer and a β counter and on the single-grain level using a micro X-ray fluorescence spectrometer and a scanning electron microscope (SEM) with an energy-dispersive spectroscopy (EDX) attachment. We use the SEM-EDX single-grain results to calculate two luminescence-weighted K estimates. These two estimates, effective K and luminescent grains , connect the K concentration of a grain to its luminescence signal intensity. Our experimental results show that (1) there is a good agreement between bulk and average single-grain K-concentration measurements, (2) single-grain K concentrations within one sample can be highly variable across the entire physically possible range of K concentrations for feldspars, and (3) the blue luminescence emission is not dominated by K-rich feldspar grains. For most samples there are considerable differences between the published and the measured K concentrations. These differences result in overestimation of the total dose rate of up to 34.6 % compared to dose rates calculated using measured K concentrations. We therefore suggest routinely measuring the bulk K concentration of each sample, complemented by additional single-grain K-concentration measurements.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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