An Improved Cleaning Protocol for Foraminiferal Calcite: HyPerCal – A New Practice for Micropaleontological and Paleoclimatic Proxies
Notice bibliographique
Résumé
Paleoclimatic and paleoceanographic studies routinely rely on the usage of foraminiferal calcite through faunal, morphometric and physico-chemical proxies. The application of such proxies presupposes the extraction and cleaning of these biomineralized components from ocean sediments in the most efficient way, a process which is often labor intensive and time consuming. In this respect, in this study we performed a systematic experiment for planktonic foraminiferal specimen cleaning using different chemical treatments and evaluated the resulting data of a Late Quaternary gravity core sample from the Aegean Sea. All cleaning procedures adopted here were made on the basis of their minimum potential bias upon foraminiferal proxies, such as the faunal assemblages, degree of fragmentation, stable isotope composition (δ18O and δ13C) and/or Mg/Ca ratios that are frequently used as proxies for surface-ocean climate parameters (e.g., sea surface temperature, sea surface salinity). Six different protocols were tested, involving washing, sieving, and chemical treatment of the samples with hydrogen peroxide and/or sodium hexametaphosphate (Calgon ®). Single species foraminifera shell weighing was combined with high-resolution Scanning Electron Microscopy (SEM) and synchrotron X-ray Microtomography (SμCT) of the material processed by each of the cleaning protocols, in order to assess the decontamination degree of specimen’s ultrastructure and interior. It appeared that a good compromise between time and cleaning efficiency is the simultaneous treatment of samples with a mixed hydrogen peroxide and Calgon solution, while the most effective way for an almost complete decontaminate of the calcareous components from undesirable sedimentary material is a two-step treatment - initially with hydrogen peroxide and subsequently with Calgon solutions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».