Distinct patterns of microbial metabolism associated to riverine dissolved organic carbon of different source and quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved organic carbon (DOC) in rivers contains a wide range of molecules that can be assimilated by microbes. However, there is today no integrated understanding of how the source and composition of this DOC regulate the extent to which the DOC can support microbial growth and respiration. We analyzed patterns in microbial metabolism of DOC from different streams and rivers in Québec, by combining short‐term bacterial production and respiration measurements with long‐term DOC loss and analyses of bacterial use of different single substrates. We show that distinct metabolic patterns indeed exist across catchments, reflecting the varying nature and sources of the DOC. For example, DOC from forest headwaters systematically supported the highest bacterial growth efficiency (BGE) that was recorded, while in contrast DOC in peat bog drainage was used with significantly lower BGE. The carbon consumption in clear mountain rivers, possibly represented by autochthonous algal DOC, supported the highest bacterial respiration rates and the highest long‐term DOC losses. By using principle component analysis, we demonstrate how the major axes of variation in all of the measured metabolic responses are tightly connected to spectrofluorometrical DOC composition indicators and to isotopic indicators of DOC source. If causality is assumed, our results imply that changes in DOC supply from different sources, for example, caused by land use or climate change, should result in dramatic changes in the patterns of aquatic microbial metabolism and thus in altered aquatic ecosystem functioning, with likely consequences for food‐web structures and greenhouse gas balances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».