Micro‐computed tomography: Applications for high‐resolution skeletal density determinations: An example using annually banded crustose coralline algae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Warming and acidification of the world's oceans are expected to have widespread consequences for marine biodiversity and ecosystem functioning. However, due to the relatively short record of instrumental observations, one has to rely upon geochemical and physical proxy information stored in biomineralized shells and skeletons of calcareous marine organisms as in situ recorders of past environments. Of particular interest is the response of marine calcifiers to ocean acidification through the examination of structural growth characteristics. Here we demonstrate the application of micro‐computed tomography (micro‐CT) for three‐dimensional visualization and analysis of growth, skeletal density, and calcification in a slow‐growing, annually banded crustose coralline alga Clathromorphum nereostratum (increment width ∼380 µm). X‐ray images and time series of skeletal density were generated at 20 µm resolution and rebinned to 40, 60, 80, and 100 µm for comparison in a sensitivity analysis. Calcification rates were subsequently calculated as the product of density and growth (linear extension). While both skeletal density and calcification rates do not significantly differ at varying spatial resolutions (the latter being strongly influenced by growth rates), clear visualization of micron‐scale growth features and the quantification of structural changes on subannual time scales requires higher scanning resolutions. In the present study, imaging at 20 µm resolution reveals seasonal cycles in density that correspond to summer/winter variations in skeletal structure observed using scanning electron microscopy (SEM). Micro‐CT is a fast, nondestructive, and high‐resolution technique for structural and morphometric analyses of temporally banded paleoclimate archives, particularly those that exhibit slow or compressed growth or micron‐scale structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».