Bacterial Fe(II) oxidation distinguished by long‐range correlation in redox potential
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The kinetics of bacterial Fe(II) oxidation was investigated 297 m underground at the Äspö Hard Rock Laboratory (near Oskarshamn, Sweden) under steady state groundwater flow conditions in a flow‐through cell containing well‐developed flocculent mats of bacteriogenic iron oxides (BIOS). Pseudo first‐order rate constants of 0.004 min −1 and 0.009 min −1 were obtained for chemical and bacterial Fe(II) oxidation, respectively, based on the 104 min retention time of groundwater in the flow cell, inlet Fe(II) concentration of 21.0 ± 0.5 µm, outlet Fe(II) concentration of 8.5 ± 0.7 µm, as well as constant pH = − log H + of 7.42 ± 0.01, dissolved O 2 concentration of 0.11 ± 0.01 mg/L, and groundwater temperature of 12.4 ± 0.1°C. Redox potential was lower at the BIOS‐free inlet (−135.4 ± 1.16 mV) compared to inside BIOS within the flow cell (−112.6 ± 1.91 mV), consistent with the Nernst relationship and oxidation of Fe(II) to Fe(III). Further evaluation of the redox potential time series data using detrended fluctuation analysis (DFA) revealed power law scaling in the amplitude of fluctuations over increasing intervals of time with significantly different ( p < 0.01) DFA α scaling exponents of 1.89 ± 0.03 for BIOS and 1.67 ± 0.06 at the inlet. These α values not only signal the presence of long‐range correlation in the redox potential time series measurements but also distinguish between the slower rate of chemical Fe(II) oxidation at the inlet and faster rate accelerated by FeOB in BIOS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».