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Enregistrement W2898383594 · doi:10.1002/lom3.10286

Comparing Rhizon samplers and centrifugation for pore‐water separation in studies of the marine carbonate system in sediments

2018· article· en· W2898383594 sur OpenAlexfundno aff
Zvi Steiner, Boáz Lazar, Jonathan Erez, Alexandra V. Turchyn

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKUniversity of Calgary
Mots-clésCarbonatePore water pressureEnvironmental chemistryChemistryCalcium carbonateBariumDissolved organic carbonStrontiumMineralogySeawaterCarbonate mineralsGeologyInorganic chemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An accurate description of the carbonate system in pore waters is valuable in studies involving the degradation of sedimentary organic matter, recrystallization of calcium carbonate minerals, calculations of mineral saturation state, and cycling of ions affected by pH. Here, we analyze water chemistry of pore water extracted using centrifugation and Rhizon samplers from hemipelagic sediments in the Gulf of Aqaba, Red Sea, and a shallow salt marsh from Norfolk, England. In both study areas, the data are internally consistent for each pore‐water separation technique, but the measured isotopic composition of the dissolved inorganic carbon (δ13C[DIC]) differs between the two techniques. We performed laboratory experiments that show that both Rhizons and centrifugation are prone to degassing of CO2 enriched with 12C. We suggest that during sampling with Rhizons, air fills the voids left by extracted pore water; combined with the membrane's design to exclude air, some of the aqueous CO2 diffuses into these air bubbles instead of the sampler. Rhizons produce reliable calcium, strontium, manganese, and barium concentration data when soaked in deionized water and then flushed with the sample immediately prior to sampling. However, pore‐water extractions with Rhizons are less reliable for analyses of pH and δ13C[DIC]. Centrifugation produces reliable carbonate chemistry and major element data when tubes are fully filled without headspace and sealed tightly. Working in CO2 low/free atmosphere (e.g., N2 glovebox) enhances the chance of losing CO2 from the sample in both sampling techniques due to increased negative gradient of CO2 between the core and its surrounding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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