Mercury Isotope Fractionation during Dark Abiotic Reduction of Hg(II) by Dissolved, Surface-Bound, and Structural Fe(II)
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Stable mercury (Hg) isotope ratios are an emerging tracer for biogeochemical transformations in environmental systems, but their application requires knowledge of isotopic enrichment factors for individual processes. We investigated Hg isotope fractionation during dark, abiotic reduction of Hg(II) by dissolved iron(Fe)(II), magnetite, and Fe(II) sorbed to boehmite or goethite by analyzing both the reactants and products of laboratory experiments. For homogeneous reduction of Hg(II) by dissolved Fe(II) in continuously purged reactors, the results followed a Rayleigh distillation model with enrichment factors of −2.20 ± 0.16‰ (ε 202 Hg) and 0.21 ± 0.02‰ (E 199 Hg). In closed system experiments, allowing reequilibration, the initial kinetic fractionation was overprinted by isotope exchange and followed a linear equilibrium model with −2.44 ± 0.17‰ (ε 202 Hg) and 0.34 ± 0.02‰ (E 199 Hg). Heterogeneous Hg(II) reduction by magnetite caused a smaller isotopic fractionation (−1.38 ± 0.07 and 0.13 ± 0.01‰), whereas the extent of isotopic fractionation of the sorbed Fe(II) experiments was similar to the kinetic homogeneous case. Small mass-independent fractionation of even-mass Hg isotopes with 0.02 ± 0.003‰ (E 200 Hg) and ≈ −0.02 ± 0.01‰ (E 204 Hg) was consistent with theoretical predictions for the nuclear volume effect. This study contributes significantly to the database of Hg isotope enrichment factors for specific processes. Our findings show that Hg(II) reduction by dissolved Fe(II) in open systems results in a kinetic MDF with a larger ε compared to other abiotic reduction pathways, and combining MDF with the observed MIF allows the distinction from photochemical or microbial Hg(II) reduction pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».