Characterizing biosignatures in coralloid speleothems from basaltic lava tubes in Lava Beds National Monument
Bibliographic record
Abstract
Les spéléothèmes coralloïdes ou coraux de cavernes sont des gisements de minéraux secondaires qui ressemblent à la forme d'un corail et se développent par infiltration des eaux souterraines, interaction eau-roche et processus d'évaporation et de précipitation dans les grottes. On les trouve couramment sur Terre dans une pléthore de grottes, y compris des tubes de lave. Ils sont également généralement recouverts de biofilms ou de nattes microbiennes sur Terre, ce qui les rend uniques pour les études en géobiologie. Depuis que des tubes de lave ont été identifiés à la surface de Mars à partir d’images de télédétection, l’intérêt d’étudier les systèmes de tubes de lave de la Terre en tant qu’analogue pour la compréhension des environnements souterrains martiens. Si des gisements de minéraux souterrains étaient découverts sur Mars, ils pourraient indiquer une interaction passée ou actuelle entre l'eau et la roche dans le sous-sol martien. Les tubes de lave martiens pourraient également fournir des informations sur les environnements souterrains habitables ainsi que sur les conditions favorables à la synthèse et à la conservation des biosignatures.Dans cette étude, la minéralisation secondaire dans les systèmes de grottes de lave du monument national de Lava Beds, en Californie, est examinée. Des spéléothèmes ont été observés sur toutes les surfaces des grottes, y compris les plafonds, les sols, les murs et les surplombs. La première partie de cette thèse cherche à comprendre la géochimie de ces systèmes minéraux secondaires, ainsi qu'à déterminer leur relation possible avec les biofilms. Les spéléothèmes ont été analysés par rapport au contexte environnemental et géologique plus large dans lequel ils se trouvaient, grâce à une analyse isotopique, géochimique et microscopique. La deuxième partie de cette étude porte sur l'analyse à l'échelle microscopique de la relation minéral-organique des couches dans la section transversale des spéléothèmes individuels. Cette section cherche à mieux comprendre l’histoire de la formation ainsi que la détection des biosignatures et leur relation avec les minéraux des grottes
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".