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Enregistrement W7007901475

Analysis of Clay Minerals in the Mudflats of Sulfate-Rich Saline Lakes

2017· dissertation· en· W7007901475 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthigenicClay mineralsIlliteMineralSupergene (geology)DetritusGypsumSedimentPlatySedimentary rock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clay minerals are important targets for interpreting past environments due to their ubiquity on the surface of terrestrial planets, sensitivity to the prevailing geochemical conditions, and ability to preserve biosignatures. Modern saline lakes that develop sulfate-rich brines are less extensively analyzed due to their relative scarcity compared to those that develop bicarbonate-rich brines. Moreover, most modern sulfate-rich systems are small in area (<100 km2), playa dominated, and rich in detritus making them difficult to sample and to study. Yet, the number and diversity of these lakes makes them important for understanding authigenic mineral formation. The goal of this study was to evaluate authigenic and detrital minerals in the mudflats of sulfate-rich saline lakes. This research focused on microscale (cm) investigations of the mudflats from 23 lakes from the Great Plains of southern Saskatchewan, Canada, and Andean Plateau, Bolivia for a total of 407 sediment samples. For detrital-rich sediments, authigenic illite was consistently found within sand lenses of the mudflats, was rich in Al, Mg, and Fe, and displayed lath-like morphologies. Uncommon minerals were also found containing elements usually in minor/trace quantities that concentrate in the closed-basins. In Laguna Chiar Khota, Bolivia for example, the arsenic-rich minerals realgar and hörnesite were found within the mudflats. Lastly, this thesis demonstrates that the biologically-mediated uptake of silica by diatoms can shift the geochemical parameters within the lakes, where Mg-smectite form instead of sepiolite in an otherwise silica-rich environment. Overall, this research contributes to our understanding of authigenic clay formation recognizing similarities between these highly diverse environments. In detrital-rich environments where authigenic minerals are difficult to identify, such as the deltaic-lacustrine deposits in Gale crater, Mars, this study shows that authigenic illite can be found within the sand-lenses of the mudflats. Moreover, this study also shows that we need to consider the factors of diatom dissolution with respect to dissolved silica. The influence of diatoms on the phyllosilicates in brackish lakes suggests we may need to examine the modes of formation for sepiolite in ancient deposits, which may be forming from post depositional alteration of the lacustrine sediments.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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