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Enregistrement W3195486236 · doi:10.1016/j.gca.2021.08.018

Early diagenesis of sulfur in Bornholm Basin sediments: The role of upward diffusion of isotopically “heavy” sulfide

2021· article· en· W3195486236 sur OpenAlexaff
Jiarui Liu, André Pellerin, Gilad Antler, Gareth Izon, Alyssa Findlay, Hans Røy, Shuhei Ono, Sabine Kasten, Alexandra V. Turchyn, Bo Barker Jørgensen

Notice bibliographique

RevueGeochimica et Cosmochimica Acta · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsEuropean Research CouncilNatural Environment Research CouncilDanmarks Frie ForskningsfondNational Aeronautics and Space AdministrationHelmholtz AssociationIsrael Science FoundationH2020 European Research CouncilAlfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine ResearchAlfred P. Sloan FoundationNational Research FoundationSight Research UKEngineering Research CentersDanmarks Grundforskningsfond
Mots-clésDiagenesisSulfurSulfideGeologyGeochemistryDiffusionStructural basinGeomorphologyChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sediment-hosted marine sulfur cycling has played a significant role in regulating Earth’s surface chemistry over our planet’s history. Microbially-mediated reactions involving sulfur are often accompanied by sulfur isotope fractionation that, in turn, is captured by sulfate and sulfide minerals, providing the opportunity to track changes in the microbial utilization of sulfur and thus the marine sulfur cycle. Studying sulfur diagenesis within the Bornholm Basin, Baltic Sea, we explore the interplay between carbon, sulfur and iron, focusing on the fate of sulfur and the dynamics of the sulfur and oxygen isotopic response as a function of the varying thickness of the organic carbon-rich Holocene Mud Layer (HML) across the basin. Using a one-dimensional reaction-transport model, porewater sulfate and sulfide profiles were used to calculate net sulfate reduction rates (SRR) and net sulfide production rates, respectively. These calculations suggest a positive relationship between the thickness of the HML and net rates of sulfate reduction and sulfide production. Given that ascending sulfide is enriched in 34S relative to that produced in-situ, a heightened sulfide flux promotes spatially variable precipitation of 34S-enriched pyrite (δ34S ≈ −10‰) close to the sediment–water interface. Modeling results indicate that this isotopically “heavy” sulfide is formed as a consequence of mixing between ascending sulfide (up to +6.3‰) and that produced in-situ (ca. −40‰). Further, we show that the sulfur and oxygen isotopic composition of porewater sulfate is controlled by the net SRR: when the net SRR is high (i.e., in sulfide-replete settings) the downcore increase in δ18OSO4 is dampened relative to increase in δ34SSO4, whereas when net SRR is low (i.e., in iron-rich parts of the basin) downcore δ18OSO4 values increase while δ34SSO4 values remain invariant. We conclude that sedimentation rates and open system diffusion strongly influence the distribution of sulfur species and their sulfur isotopic composition, as well as the oxygen isotopic composition of sulfate, through the interaction between iron, sulfur and methane. This work highlights the importance of considering diffusion to better understand open system diagenesis and the δ34S signatures of sulfate and sulfide in both modern settings and ancient 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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