The role of Fe(II)-silicate gel in the generation of Archean and Paleoproterozoic chert
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chert is abundant in Archean and Paleoproterozoic rocks and is commonly densely packed with authigenic Fe(II)-silicate nanoparticles such as greenalite, indicating a close relationship between iron and silica deposition. We investigate the relationship between Fe(II)-silicate minerals and dissolved silica during precipitation, settling, and diagenesis using anoxic synthesis, sorption, and heating experiments. Excess silica is associated with the solid during precipitation, resulting in high molar Si/Fe ratios (<1.52) that exceed that of stoichiometric greenalite (0.67). At pH 8–8.5, silica sorbs to the surface, reaching sorption densities of 0.68 mmol Si per mmol Fe(II)-silicate. Furthermore, excess Si is released upon heating as the Fe(II)-silicate gel crystallizes. We suggest that Fe(II)-silicate minerals acted as an effective Si shuttle between the water column and the sediments in Archean and Paleoproterozoic marine environments, providing sites for the growth of early diagenetic chert, consistent with observations from the sedimentary record. Our results explain the exceptional preservation of greenalite in early chert and indicate that these minerals could provide a robust archive of marine geochemical data.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».