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Enregistrement W6966778345 · doi:10.48380/dggv-txjf-pf94

The spectroscopy of luminescent geological materials

2021· article· en· W6966778345 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuedggv-e-publications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMineralogy and Gemology Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminescenceSpectroscopyExcited statePhotoluminescenceEmission spectrumActivator (genetics)ExcitationElectron spectroscopyPersistent luminescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Luminescence is the non-incandescent emission of light from materials excited by an electron beam. Electron irradiation raises sample electrons to an excited state, which then emit a photon as they return to a lower energy. Luminescence phenemona may be studied in several ways, including spectral and spatial methods. Whilst cathodolominescence (CL) has become an established method of analysis for Earth materials, other forms of luminescence in minerals should not be overlooked. Photoluminescence (PL) studies, for example, allow for emission and excitation spectroscopy to be examined in weak- to strongly luminescent minerals, such as wilmenite. In the case of quartz PL, emission spectroscopy investigations have shown that excitation at different wavelengths produces highly variable emission spectra that relate to one or more transitions for excitation. As the building blocks to rocks, minerals and the atoms or ions within preserve critical information concerning the conditions attending growth or subsequent evolution - thus, investigation of these can inform on the origin or surface/near surface interactions relating to environmental change. As a non-destructive technique used in the study of rare materials (e.g., Lunar meteorites) luminescence imaging and spectroscopy have the potential to help characterise, as well as, elucidate domains or reveal fine-scale features not resolvable by optical methods. Advances in instrumentation now permit the collection of multi-dimensional data sets (e.g., hyperspectral) that can be interrogated off-line. The simultaneous capture and interpretation of compositional and luminescence signals has the potential to greatly improve our understanding of causes of luminescence, be these trace activator or defect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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