A Mg(OH)<sub>2</sub> coprecipitation method for determining chromium speciation and isotopic composition in seawater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chromium (Cr) stable isotopes have emerged as a powerful tool for tracking environmental redox transformations. This is because Cr isotopes are fractionated during redox reactions between Cr(III) and Cr(VI). In order to fully exploit the information recorded within Cr isotope compositions, we must be able to track changes in Cr speciation throughout the environment and, in particular, the changes in speciation between input to the ocean and eventual deposition in sediments. We must also be able to access the isotope compositions of each Cr species, rather than only total dissolved Cr. We have thus developed a magnesium hydroxide coprecipitation method that meets these objectives. This method achieves complete recovery and has a typical precision on concentration measurements of ±8% (1 σ ). It was tested using seawater collected from Saanich Inlet, a persistently anoxic fjord on the Pacific coast of Canada. Chromium speciation profiles and proof‐of‐concept isotope ratio measurements on selected samples indicate that isotopically lighter Cr(III) can be isolated from coexisting isotopically heavier Cr(VI), effectively resolving species‐specific Cr isotope compositions. While the oxygenated surface waters of Saanich Inlet follow the generally observed correlation between seawater Cr concentration and its isotopic composition, seawater from anoxic depths diverges from this array, indicating that different processes are responsible for setting the isotope composition of these deeper waters. Broader application of Mg(OH) 2 coprecipitation has strong potential to yield new insights into the fractionation of Cr isotopes in the oceans and the pathways that ultimately set the Cr isotopic composition of marine sediments and sedimentary archives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».