Unraveling the role of land use and microbial activity in shaping dissolved organic matter characteristics in stream ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Surface water samples were collected from 43 streams distributed throughout watersheds of mixed land use in southern Ontario, Canada. Absorbance and fluorescence spectroscopy with parallel factor analysis (PARAFAC) was used to characterize dissolved organic matter (DOM). DOM characteristics were related to environmental variables, microbial activity indicators (bacterial production and extracellular leucine aminopeptidase activity), and riparian land use to understand better how these factors influence DOM in streams. PARAFAC produced a six‐component model (C1 to C6). Temperature correlated with each PARAFAC component, suggesting that water source, drainage area, and light penetration broadly affected DOM characteristics. C1 and C2 represented terrestrial, humic‐like DOM fluorophore groups and comprised 41–65% of stream DOM fluorescence. C5, a tryptophan‐like component, related negatively to a humification index but positively to leucine‐aminopeptidase activity and recently produced DOM, suggesting that C5 consisted of autochthonous, microbially produced DOM. C3, C4, and C6 showed signs of quinone‐like, humic‐like, and microbial transformable fluorophores. The distribution of these potentially redox‐active PARAFAC components indicated that DOM was in a more reduced state in streams with higher bacterial production and agricultural land use than in streams with increased wetlands area, which had greater relative abundance of the oxidized quinone‐like component. Anthropogenic land use and microbial activity altered the quantity and quality of DOM exported from human‐affected streams from that observed in forest‐ and wetland‐dominated streams. DOM in agriculturally affected streams was likely more labile and accessible to the microbial community than DOM in wetland streams, which supported low rates of microbial activity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».