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Enregistrement W4400747081 · doi:10.25131/sajg.127.0010

Cyanobacteria-ferrihydrite aggregates, BIF sedimentation and implications for Archaean- Palaeoproterozoic seawater geochemistry

2024· article· en· W4400747081 sur OpenAlexaff
Yuhao Li, Bruce Sutherland, Andrey Ilin, Manuel Schad, Leslie J. Robbins, Andreas Kappler, Javier Sánchez‐España, George W. Owttrim, Carolin Dreher, Albertus J.B. Smith, Daniel S. Alessi, Murray K. Gingras, Kurt O. Konhauser

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Geology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Stratigraphy of Fossils
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyArcheanBanded iron formationGeochemistryFerrihydriteSedimentationSeawaterIsotope geochemistryCyanobacteriaSedimentGeomorphologyPaleontologyOceanographyIsotopeAdsorptionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Precambrian banded iron formations (BIFs) are iron- and silica-rich (bio)chemical sediments that are widely believed to have been precipitated by microbial oxidation of dissolved Fe(II). The by-product of these metabolisms – insoluble ferric iron – would have settled through the water column, often as aggregates with the cell biomass. While the mineralogy, composition and physical properties of cell-iron mineral aggregates formed by anaerobic Fe(II)-oxidising photoferrotrophic bacteria have been extensively studied, there are limited studies that characterise cyanobacteria-iron mineral aggregates that formed during oxygenic photosynthesis. This gap in knowledge is important because it impacts sedimentation velocities and the Fe(III) to organic carbon (Corg) ratios in the marine sediment pile. Here, we used a recently introduced approach to precisely measure the sedimentation velocity of cyanobacteria-ferrihydrite aggregates and the Fe(III):Corg ratios of the cyanobacteria-ferrihydrite aggregates over a wide range of pH and initial Fe(II) concentrations under predicted Palaeoproterozoic atmospheric conditions. Our results indicate that it was highly unlikely BIFs formed at pH <7 via chemical oxidation due to the insufficient sedimentation velocity, even at the maximum predicted Fe(II) concentration of 1800 μM with excess oxygen. Instead, large Banded Iron Formation (BIF) deposits, such as those associated with the ca. 2.47 Ga Kuruman Formation in South Africa, would only had been deposited at minimum Fe(II) concentrations of 500 μM at pH 7 or 250 μM at pH 8. The Fe:Corg ratios in cyanobacteria-ferrihydrite sediments formed during initially anoxic Fe(II) oxidation experiments represent the maximum values under each condition because we specifically extracted samples after all Fe(II) was oxidised. The Fe(III) to organic carbon ratio was consistently below 4, which is also the ratio required for dissimilatory Fe(III) reduction (DIR). This result indicates that biomass in this case was in excess, which contradicts the low organic carbon content seen in most BIFs. Thus, we suggest that biomass was either physically separated from ferrihydrite aggregates during sedimentation under the influence of ocean currents and waves, or it was degraded prior to DIR. The mineralogical and geochemical evidences of both oxide and carbonate facies from the Kuruman Iron Formation (IF) suggest that ferrihydrite was most likely the precursor along with a significant initial organic carbon input, supporting the proposed cyanobacterially-mediated BIF depositional model and experimental results.

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 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,362

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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