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Enregistrement W4387696329 · doi:10.3897/aca.6.e108262

Organomineralization of dolomite in hypersaline microbial mats from Qatar sabkhas visualized by TEM & STXM

2023· article· en· W4387696329 sur OpenAlexaffabout
Ivan A. Strakhov, Zach Diloreto, Jassim A. Al‐Khayat, Maria Dittrich

Notice bibliographique

RevueARPHA Conference Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Stratigraphy of Fossils
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesQatar Foundation
Mots-clésDolomiteCarbonateXANESTransmission electron microscopyMineralization (soil science)Selected area diffractionMineralogyDissolutionCalciteChemistrySpectroscopyChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)GeologyEnvironmental chemistryMaterials scienceNanotechnologyMetallurgyPhysicsNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep insight into the low-temperature mineralization mechanism of dolomite in sediments has remained elusive. This issue is popularly termed “The Dolomite Problem” due to its multifactorial nature. Dolomite has been observed to mineralize in the exopolymeric substances produced by microbial mat communities (Bontognali et al. 2013), where productivity is high. One working hypothesis suggests that degrading organic matter in hypersaline environments releases the necessary component ions, increasing saturation with respect to dolomite (DiLoreto et al. 2019, Dupraz et al. 2009, Petrash et al. 2017). Other models suggest a dissolution-reprecipitation reaction of calcite to dolomite (Rivers 2023). High-resolution micro-spectroscopy techniques (such as transmission electron microscopy, TEM; and scanning transmission X-ray microscopy, STXM) can be used to determine chemical changes in crystals nucleating in a matrix, however to date very little studies have focused on observing dolomite mineralization at the nano-scale. The present study investigates microbial mats collected from hypersaline salt flats in the Persian gulf at micro- to nano-meter scales using high-spatial and -energy resolution TEM (Thermo Scientific Talos 200X at the Canadian Centre for Electron Microscopy) and STXM (PolLux Beamline at the Swiss Light Source at Paul Scherrer Institut), specifically to see changes in carbonate mineralization due to interactions with organic matter. C, Ca and O elemental maps of carbonate crystals were obtained with EDXS (energy-dispersive X-ray spectroscopy) in TEM. These crystals were also indexed by SAED (selected area electron diffraction in TEM). Fine spectral signatures (near-edge X-ray absorption fine structures, or NEXAFS) at the C K-edge (280-290 eV) and Ca L 2,3 -edge (344-356 eV) in STXM were used to determine the chemical identity of carbonate minerals and surrounding organic matter of the microbial mats. The results of the study show that dolomite nucleates in close association with the organic matter of the mats, where degradation is highest (defined in our adjacent study as the increase in C:N ratio). In TEM, polycrystalline dolomite is seen mineralizing in the matrix of the microbial mat organic material (Fig. 1). In STXM, the identity of the carbonate mineral changes from calcite on the outside to dolomite on the inside of the microbial mat particle (Fig. 2). In addition, our microsensor observations of elevated H 2 S concentrations, surface oxygenation from oxygenic phototrophy, high reduction potential, high organic carbon, high Mg:Ca ratio and high organic matter degradation (by C:N ratio) in each of the studied microbial mats confirms that the ideal dolomite mineralization conditions according to models of the dolomite problem are present in each case.

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 enseignants0,337
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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