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Enregistrement W4228999799 · doi:10.1144/jgs2021-068

Sulfur isotope fractionation derived from reaction-transport modelling in the Eastern Equatorial Pacific

2022· article· en· W4228999799 sur OpenAlexafffund
Man‐Yin Tsang, Ulrich G. Wortmann

Notice bibliographique

RevueJournal of the Geological Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIsotope fractionationSulfateBiogeochemical cycleEquilibrium fractionationGeologyFractionationSulfur cycleOxygen isotope ratio cycleSulfurStable isotope ratioIsotopes of carbonPyriteDeep seaIsotopeSeafloor spreadingEnvironmental chemistryChemistryOceanographyMineralogyIsotopes of oxygenGeochemistryTotal organic carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial sulfate reduction in subseafloor sediments regulates a significant portion of the marine organic matter burial flux. Over secular timescales, sulfate reduction is the fundamental process connecting the biogeochemical cycles of sulfur, carbon, oxygen and phosphorus. Similar to carbon reduction, sulfate reduction is associated with a strong isotope fractionation process that allows us to track this process through time. It depends on a variety of factors and it has been argued previously that systematic differences between shallow and deep-sea environments might explain secular changes in the marine S-isotope ratio. However, observational data of in situ fractionation from deep-sea areas are scarce. Here we use a reaction-transport model to analyse the S-isotope fractionation during microbial sulfate reduction in the interstitial water of Ocean Drilling Program (ODP) Site 1226 (Leg 201). We find that the upper 100 m below seafloor are best explained with fractionation around −76‰, whereas below this depth the degree of fractionation drops to around −42‰. We propose that this shift is caused by changes in the ratio of the rate of microbial sulfate reduction relative to the rate of abiotic sulfide oxidation. Because large parts of deep oceans are characterized by exceedingly low sulfate reduction rates, this process may be widespread and possibly explain why pyrite S-isotope data suggest that the average S-isotope fractionation is around −50‰, rather than the theoretically predicted value below −70‰. Supplementary material: Supplementary figures and model results are available at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5976772 Thematic collection: This article is part of the Sulfur in the Earth system collection available at: https://www.lyellcollection.org/cc/sulfur-in-the-earth-system

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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