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Enregistrement W4411075188 · doi:10.1029/2025jc022450

Oxygen Minimum‐Zone Expansion Controls Critical Metal Enrichment and Growth Rates in a Ferromanganese Crust From the Central Pacific Ocean

2025· article· en· W4411075188 sur OpenAlexaff
Jieqi Xing, Yinan Deng, Jiangbo Ren, James R. Hein, Haiyang Xian, Long Li, Xiaodong Jiang, Yiping Yang, Gaowen He, Haijun Qiu, Jianxi Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesShenzhen Graduate School, Peking University
Mots-clésFerromanganeseGeologyOxygen minimum zoneCrustOxygenOceanic crustOceanographyGeochemistryEarth scienceManganeseMetallurgyChemistryMaterials sciencePaleontologySubductionTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrogenetic ferromanganese crusts (FMCs) rich in critical metals [for example, cobalt (Co), nickel (Ni), and rare‐earth elements plus yttrium (REY)] are known as promising mineral resources for the transition to a net‐zero carbon emission future. The oxygen minimum zone (OMZ) has an important influence on the formation of FMCs, but its controlling mechanism for the enrichment of critical metals in FMCs is poorly constrained, hindering a fuller understanding of and exploration for critical metal‐rich FMCs. The studied FMC (∼2,000 m depth) collected just below the oxygen minimum zone (OMZ; ∼300–1,000 m depth) in the central Pacific Ocean records the OMZ expansion during FMC formation; key evidence of this is changes in the size of the positive Ce anomaly and positive shifts in δ 15 N values. Our data indicate that OMZ expansion reduces FMCs growth rates over time, with texture transitions from dendritic to botryoidal. The OMZ expansion contributes to an increase in Mn oxides with Co and Ni enrichment and a decrease in the Fe oxyhydroxides and REY content. Our findings underscore the pivotal role of global OMZ expansion in influencing the growth dynamics of FMCs and the accumulation of critical metals, which is crucial for understanding the enrichment and cycling of critical metals in the deep ocean.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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