Silicon isotopes in Antarctic sponges: an interlaboratory comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cycling of deepwater silicon (Si) within the Southern Ocean, and its transport into other ocean basins, may be an important player in the uptake of atmospheric carbon, and global climate. Recent work has shown that the Si isotope (denoted by δ 29 Si or δ 30 Si) composition of deep sea sponges reflects the availability of dissolved Si during growth, and is a potential proxy for past deep and intermediate water silicic acid concentrations. As with any geochemical tool, it is essential to ensure analytical precision and accuracy, and consistency between methodologies and laboratories. Analytical bias may exist between laboratories, and sponge material may have matrix effects leading to offsets between samples and standards. Here, we report an interlaboratory evaluation of Si isotopes in Antarctic and sub-Antarctic sponges. We review independent methods for measuring Si isotopes in sponge spicules. Our results show that separate subsamples of non-homogenized sponges measured by three methods yield isotopic values within analytical error for over 80% of specimens. The relationship between δ 29 Si and δ 30 Si in sponges is consistent with kinetic fractionation during biomineralization. Sponge Si isotope analyses show potential as palaeoceaongraphic archives, and we suggest Southern Ocean sponge material would form a useful additional reference standard for future spicule analyses.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».