Oceanic distribution of inorganic germanium relative to silicon: Germanium discrimination by diatoms
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Notice bibliographique
Résumé
Seventeen inorganic germanium and silicon concentration profiles collected from the Atlantic, southwest Pacific, and Southern oceans are presented. A plot of germanium concentration versus silicon concentration produced a near‐linear line with a slope of 0.760 × 10 −6 (±0.004) and an intercept of 1.27 (±0.24) pmol L −1 ( r 2 = 0.993, p < 0.001). When the germanium‐to‐silicon ratios (Ge/Si) were plotted versus depth and/or silicon concentrations, higher values are observed in surface waters (low in silicon) and decreased with depth (high in silicon). Germanium‐to‐silicon ratios in diatoms (0.608–1.03 × 10 −6 ) and coupled seawater samples (0.471–7.46 × 10 −6 ) collected from the Southern Ocean are also presented and show clear evidence for Ge/Si fractionation between the water and opal phases. Using a 10 box model (based on PANDORA), Ge/Si fractionation was modeled using three assumptions: (1) no fractionation, (2) fractionation using a constant distribution coefficient (K D ) between the water and solid phase, and (3) fractionation simulated using Michaelis‐Menten uptake kinetics for germanium and silicon via the silicon uptake system. Model runs indicated that only Ge/Si fractionation based on differences in the Michaelis‐Menten uptake kinetics for germanium and silicon can adequately describe the data. The model output using this fractionation process produced a near linear line with a slope of 0.76 × 10 −6 and an intercept of 0.92 (±0.28) pmol L −1 , thus reflecting the oceanic data set. This result indicates that Ge/Si fractionation in the global ocean occurs as a result of subtle differences in the uptake of germanium and silicon via diatoms in surface waters.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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