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Enregistrement W4417285589 · doi:10.33063/agc.v1i2.986

Geochemical and isotopic (O-Fe-Sr-Nd) characterization of reference materials relevant to environmental impact assessments

2025· article· W4417285589 sur OpenAlexaff
Alex J. McCoy‐West, Dafne Koutamanis, Evelyne Leduc, Brandon Mahan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Geochemistry and Cosmochemistry · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of TasmaniaAnalytical Center for the Government of the Russian Federation
Mots-clésRadiogenic nuclideSedimentary rockTrace elementCharacterization (materials science)SiliciclasticIsotopeStable isotope ratioIsotope analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents multi-faceted characterization of riverine and marine reference materials (RM) relevant for undertaking environmental impact assessments associated with mining or anthropogenic activities. These include composite stream sediments (JSd-2, JSd-3), marine sediments (MESS-3, HISS-1), a banded iron formation (FeR-4) and a basalt (BHVO-2). Whole rock major and volatile element contents (C, H, S) contents were determined using X-ray fluorescence and an elemental analyzer, respectively. Following hotplate digestions 47 trace elements were determined via solution induction coupled plasma mass spectrometer (ICP-MS). Oxygen isotope compositions (δ18O) were measured using an isotope ratio-MS. Stable Fe (δ56Fe) and radiogenic 87Sr/86Sr and 143Nd/144Nd isotope compositions were measured using multi-collector ICP-MS. These results demonstrate that caution should be applied when selecting a sedimentary RM given some suffer from significant heterogeneity (e.g. HISS-1) across multiple parameters including volatile and trace element contents and stable and radiogenic isotope compositions. Due to the potentially diverse source components of siliciclastic sediments (i.e. inherited heterogeneity), when conducting environmental impact assessments across certain settings (e.g., riverine; estuarine; marine), a wider uncertainty window should be applied before definitively ascribing subtle differences to exogenous contamination.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,276 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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