Oceanic distribution of inorganic germanium relative to silicon: Germanium discrimination by diatoms
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 (r2 = 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 (KD) 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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».