Relationships between organic matter composition and methyl mercury content of offshore and carbon-rich littoral sediments in an oligotrophic lake
Notice bibliographique
Résumé
Relationships between organic matter (OM) compounds and methyl mercury concentrations ([MeHg]) have been examined in littoral and offshore sediments of Lake Lusignan (Québec). The highest [MeHg] were generally found at the sedimentwater interface with exceptionally high concentrations at littoral sites (5.8 ± 1.3 ng·g dry weight1), which were four times more elevated than at offshore sites (1.6 ± 0.77 ng·g dry weight1). Source-specific fatty acid (FA) biomarkers identified that littoral sediments contained more than twice as much terrestrial and bacterial OM compounds than offshore sediments, whereas the amount of labile algal OM was three times higher at littoral sites. Results indicate that [MeHg] were higher in the presence of labile OM substrates, and the amount of terrestrial OM compounds could not predict [MeHg]. Correlations between [MeHg] and FA of Desulfovibrio desulfuricans (a sulfate-reducing bacterium producing MeHg) could significantly account for 36% of [MeHg] at offshore sites; however, no significant relationships were found at littoral sites. This study illustrates that the microbial dynamics involved in producing and degrading MeHg in lacustrine sediments are complex and cannot be predicted solely by the quantification of FA biomarkers in D. desulfuricans or by biomarkers in the OM itself.
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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 | 0,001 | 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 ».