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Record W7161803086 · doi:10.82308/33181

N-alkane biosignatures in High Arctic Mars analogue gossan deposits

2024· dissertation· en· W7161803086 on OpenAlexaboutno aff
H. Aoid

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicPlanetary Science and Exploration
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCinnabarMesozoicMars Exploration ProgramPhanerozoicCretaceous

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si une vie passée avait jamais existé sur Mars, quelles seraient les multiples façons dont elle aurait pu être préservée dans les archives géologiques martien? Cette question cruciale devient de plus en plus pertinente à mesure que nous en découvrons davantage sur l’histoire aqueuse ancienne de la planète. Divers environnements analogues acides et riches en soufre ont été proposés, qui sont comparables aux environnements d'altération des oxydes de fer et des minéraux de sulfate sur Mars. Cependant, certains auteurs ont émis l’hypothèse que ces anciens environnements martiens passés auraient pu être froids et semi-arides, similaires aux régions polaires de la Terre. Dans le cadre du projet T-MARS, nous avons étudié les chapeaux de fer, « gossans », réactifs dans le Haut-Arctique canadien, sur l'île Axel Heiberg, comme environnement analogue à des dépôts similaires sur Mars. Nous avons émis l'hypothèse que les lipides n-alcanes pourraient potentiellement constituer une forme importante de fossiles moléculaires enterrés dans divers assemblages minéraux de sulfates, d'oxydes de fer et de phyllosilicates dans les gossans de l'Arctique, en raison de leur excellent potentiel de préservation par rapport à la plupart des autres formes de molécules organiques. Afin de déterminer le potentiel de préservation des lipides dans des dépôts de gossans acides riches en soufre, qui varient sur le plan minéralogique, cette étude a extrait et quantifié des biomarqueurs en n-alcanes à partir de trois gossans arctiques différents en utilisant la chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de masse (GC-MS). La minéralogie a été déterminée à l'aide de la diffraction des rayons X, ainsi que le pH et l'analyse élémentaire du carbone et du nitrogène. La matière organique s'est avérée de concentration très faible dans tous les échantillons (<1 % en poids). L'analyse des n-alcanes a également révélé des modèles de distribution conservés, alternant entre pairs et impairs les n-alcanes à chaînes courtes, très probablement d'origine microbienne, et les n-alcanes à chaînes longues avec une distribution alternée entre impairs et pairs, provenant probablement de sources végétales. La présence de ces biosignatures chimiques uniques dans les gossans analogues à Mars à teneur très faible en matière organique, hautement acides et riches en soufre, de maturité variable, suggère que les dépôts de soufre potentiellement liés à d'anciens systèmes hydrothermaux sur Mars constituent des cibles prometteuses pour les biosignatures organiques préservées, en particulier les n-alcanes lipidiques. La diversité significative de la distribution de biosignatures entre les échantillons de minéralogie, de pH et de niveaux d'oxydation variables au sein de chaque gossan suggère que la préservation des n-alcanes varie à petite échelle dans ces environnements. Ces facteurs seuls n'expliquent pas de manière définitive la variabilité des concentrations et des distributions des n-alcanes dans cette étude, et des enquêtes approfondies sur ces facteurs et d'autres facteurs influents sont nécessaires pour déterminer les cibles spécifiques à choisir pour la recherche de biosignatures sur Mars lors de futures missions spatiales. Cette étude exploratoire apporte de nouvelles perspectives sur le contenu des biosignatures lipidiques dans les dépôts de gossans analogues à Mars en haute Arctique

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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