MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2899316396 · doi:10.5194/bg-15-6387-2018

Macrofaunal burrowing enhances deep-sea carbonate lithification on the Southwest Indian Ridge

2018· article· en· W2899316396 sur OpenAlexfundno aff
Hengchao Xu, Xiaotong Peng, Shun Chen, Jiwei Li, S. Dasgupta, Kaiwen Ta, Mengran Du

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Ocean Mineral Resources Research and Development AssociationNatural Science Foundation of Hainan ProvinceTongji UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésLithificationGeologyCarbonateBioturbationSeafloor spreadingDeep seaGeochemistryCalciteCarbonate rockOceanographyCarbonate compensation depthPaleontologySedimentary rockSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Deep-sea carbonates represent an important type of sedimentary rock due to their effect on the composition of the upper oceanic crust and their contribution to deep-sea geochemical cycles. However, the role of deep-sea macrofauna in carbonate lithification remains poorly understood. A large lithified carbonate area, characterized by thriving benthic faunas and a tremendous amount of burrows, was discovered in 2008, blanketing the seafloor of the ultraslowly spreading Southwest Indian Ridge (SWIR). Benthic inhabitants – including echinoids, polychaetes, gastropods and crustaceans – are abundant in this carbonate lithified area. The burrowing features within these carbonate rocks, as well as the factors that may influence deep-sea carbonate lithification, were examined. We suggest that burrowing in these carbonate rocks enhances deep-sea carbonate lithification. We propose that active bioturbation may trigger the dissolution of the original calcite and thus accelerate deep-sea carbonate lithification on mid-ocean ridges. Macrofaunal burrowing provides a novel driving force for deep-sea carbonate lithification at the seafloor, illuminating the geological and biological importance of bioturbation in global deep-sea carbonate rocks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiogeosciencesMême sujetMarine Biology and Ecology ResearchTravaux en français237 207