Nitrogen cycling processes and microbial community composition in bed sediments in the Yukon River at Pilot Station
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Information on the contribution of nitrogen (N)‐cycling processes in bed sediments to river nutrient fluxes in large northern latitude river systems is limited. This study examined the relationship between N‐cycling processes in bed sediments and N speciation and loading in the Yukon River near its mouth at the Bering Sea. We conducted laboratory bioassays to measure N‐cycling processes in sediment samples collected over distinct water cycle seasons. In conjunction, the microbial community composition in the bed sediments using genes involved in N‐cycling ( narG , napA , nosZ , and amoA ) and 16S rRNA gene pyrosequences was examined. Temporal variation was observed in net N mineralization, nitrate uptake, and denitrification rate potentials and correlated strongly with sediment carbon (C) and extractable N content and microbial community composition rather than with river water nutrient concentrations. The C content of the bed sediment was notably impacted by the spring flood, ranging from 1.1% in the midst of an ice‐jam to 0.1% immediately after ice‐out, suggesting a buildup of organic material (OM) prior to scouring of the bed sediments during ice break up. The dominant members of the microbial community that explained differences in N‐processing rates belonged to the genera Crenothrix , Flavobacterium , and the family of Comamonadaceae. Our results suggest that biogeochemical processing rates in the bed sediments appear to be more coupled to hydrology, nutrient availability in the sediments, and microbial community composition rather than river nutrient concentrations at Pilot Station.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».