MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6891615299 · doi:10.48336/wczr-pq20

Study and detection of the dissolution-recrystallization phase conversion of biogenic carbonates

2025· article· en· W6891615299 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAragoniteCalciteCarbonateMineralCalcium carbonateCarbonate mineralsUltrapure waterAlkalinity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aragonite and calcite, the most common CaCO₃ polymorphs, are among the most abundant minerals in the ocean. Both are slightly soluble, yet aragonite dissolves narrowly more than calcite. Therefore, an aragonitic suspension will be supersaturated with respect to calcite, which, consequently, should precipitate. Thus, an aqueous co-suspension of aragonite and calcite powders should transform into a calcite suspension. Since most CaCO₃ in the ocean is of biogenic origin, using them to study this transformation has applicability to understanding the carbonate marine mineral cycle. This work focuses on several biogenic sources of aragonite and calcite. We examined whether biogenic carbonate mixtures alone trigger conversion or if composition differences from lab-synthesized carbonates affect dissolution-recrystallization behaviour. We first explored different parameters and configurations, such as mechanically removed organics, preheated samples, different shell parts, and shell composition. Our results show that butter clams are aragonitic shells with less than a few percent calcite, and blue mussels are mixtures of calcite and aragonite. Elemental content showed less than 0.5 wt% impurities in clams. Heating reduced its organic carbon and nitrogen by 60% each. Then, we prepared ultrapure water suspensions of either single aragonitic material or mixtures of polymorphs and monitored the phase conversion before and after suspension. None of the starting biogenic carbonate with or without organics showed reconversion after one week of stirred water suspension, whereas our synthetic aragonite does. Small amounts of biogenic calcite in the biogenic aragonite structure or the addition of biogenic calcite does not accelerate the transformation in these timeframes. However, adding pure reagent-grade calcite triggers detectable aragonite dissolution and recrystallization as calcite in every case. We used Attenuated Total Reflectance-Fourier Transform Infrared spectroscopy to track polymorph changes before and after water treatment. Powder X-ray diffraction is complementary for assigning crystal structure differences. Inductively coupled plasma-optical emission spectrometry gives insight into the elemental composition of selected samples. Total organic carbon helps us to assess the organic content before and after heating treatments. These results indicate that there are variabilities across biogenic carbonates that will make them undergo aragonite-to-calcite transformation at different paces and, in many cases, at a slower conversion rate when compared to lab-synthesized carbonates. Removing organic material (by heating or scraping) does not qualitatively change the polymorphic phase transformation within our monitored time frames. These experiments suggest that solubility differences are insufficient when explaining biogenic polymorphs' dissolution-recrystallization. Future oceanic carbonate minerals studies could evaluate if biogenic carbonate-dependent conversion rates are more suitable than those for lab-synthesized carbonates.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)Même sujetCalcium Carbonate Crystallization and InhibitionTravaux en français237 207