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Enregistrement W3130148371 · doi:10.1111/iar.12395

Fine‐scale chemostratigraphy of cross‐sectioned hydrogenous ferromanganese nodules from the western North Pacific

2021· article· en· W3130148371 sur OpenAlexfundno aff
Shiki Machida, Kentaro Nakamura, Tetsu Kogiso, Ryo Shimomura, Koichi Horinouchi, Kyoko Okino, Yasuhiro Kato

Notice bibliographique

RevueIsland Arc · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceSwine Innovation Porc
Mots-clésChemostratigraphyFerromanganeseNodule (geology)GeologyAmorphous solidMineralogyGeochemistryMaterials scienceChemistryPaleontologyManganeseCrystallographyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A broad area densely covered by ferromanganese nodules was recently discovered around Minamitorishima (Marcus) Island, representing a high‐potential metal resource, particularly for Co, Ni, Mo, and W. We studied 16 nodule samples from nodule fields around Minamitorishima Island. To define the fine‐scale chemostratigraphy of the nodules, polished cross‐sections of the samples were analyzed by microfocus X‐ray fluorescence. Our results show that a general pattern of compositional variation was common throughout the growth history of the nodules in all the regions we studied. Chemical mapping clarified changes in the chemical signature and proportion of five lithological components throughout the growth history: Mn represented columnar δ ‐MnO 2 ; Fe represented layered amorphous FeOOH*xH 2 O; Ti represented TiO 2 *2H 2 O intergrown with an amorphous FeOOH phase; P, Ca and Y represented particles of biogenic calcium phosphate; and Si, Al, K, Cu, and Ni represented pelagic sediment infills. We proposed a method for a creating a multi‐dimensional compositional map of the fine‐scale chemostratigraphy observed in the ferromanganese oxide layers on the basis of merging the mapped Mn, Fe, Ti, P, Si and Cu intensities. Multi‐dimensional compositional mapping of the sampled nodules from the western North Pacific revealed two fundamental findings: (1) previously recognized first‐order Fe–Mn layers, L0, L1, and L2, were further divided into two, three, and four sublayers, respectively, and (2) a delayed supply of material to be nuclei of nodule or a growth hiatus of Fe–Mn layer(s), leading to missing sublayers in the layers L0 and L2, regulated the nodule size. In contrast, layer L1, which does not have any missing sublayers, was commonly observed in the samples for this study and has been reported in studies of other regions in the western Pacific. We propose, therefore, that the layer L1 is a key facies for examining chemostratigraphic correlations with other areas of seafloor.

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)0,000
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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