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Enregistrement W816505681

EFFECT OF SULFUR CONCENTRATION AND pH CONDITIONS ON AKAGANEITE FORMATION: UNDERSTANDING AKAGANEITE FORMATION CONDITIONS IN YELLOWKNIFE BAY, GALE CRATER, MARS.

2015· article· en· W816505681 sur OpenAlexaboutno aff
Allison C. Fox, T. Peretyazhko, B. Sutter, P. B. Niles, D. W. Ming, R. V. Morris

Notice bibliographique

RevueLunar and Planetary Science Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAkaganéiteMars Exploration ProgramGeologyHalloysiteChemistryAstrobiologyMineralogyGeochemistryGoethiteAdsorption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Chemistry and Mineralogy Instrument (CHEMIN) on board the Mars Science Laboratory (MSL) Curiosity Rover identified minor amounts of akaganeite (beta-FeOOH) at Yellowknife Bay, Mars. There is also evidence for akaganeite at other localities on Mars from the Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars (CRISM). Akaganeite is an iron(III) hydroxide with a hollandite- like structure and Cl in its tunnels. Terrestrial akaganeite usually forms in Cl-rich environments under acidic, oxidizing conditions. Previous studies of akaganeite have revealed that akaganeite formation is affected by the presence of sulfate (hereafter denoted as S. The prediction of circumneutral pH coupled with the detection of S at Yellowknife Bay dictate that work is needed to determine how S and pH together affect akaganeite formation. The goal of this work is to study how changes in both S concentration and pH influence akaganeite precipitation. Akaganeite formation was investigated at S/Cl molar ratios of 0, 0.017, 0.083, 0.17 and 0.33 at pH 1.5, 2, and 4. Results are anticipated to provide combined S concentration and pH constraints on akaganeite formation in Yellowknife Bay and elsewhere on Mars. Knowledge of solution pH and S concentrations can be utilized in understanding microbial habitability potential on the Martian surface.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,003
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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