Temperature effects on net greenhouse gas production and bacterial communities in arctic thaw ponds
Notice bibliographique
Résumé
One consequence of High Arctic permafrost thawing is the formation of small ponds, which release greenhouse gases (GHG) from stored carbon through microbial activity. Under a climate with higher summer air temperatures and longer ice-free seasons, sediments of shallow ponds are likely to become warmer, which could influence enzyme kinetics or select for less cryophilic microbes. There is little data on the direct temperature effects on GHG production and consumption or on microbial communities' composition in Arctic ponds. We investigated GHG production over 16 days at 4°C and 9°C in sediments collected from four thaw ponds. Consistent with an enzymatic response, production rates of CO2 and CH4 were significantly greater at higher temperatures, with Q10 varying from 1.2 to 2.5. The bacterial community composition from one pond was followed through the incubation by targeting the V6-V8 variable regions of the 16S rRNA gene and 16S rRNA. Several rare taxa detected from rRNA accounted for significant community compositional changes. At the higher temperature, the relative community contribution from Bacteroidetes decreased by 15% with compensating increases in Betaproteobacteria, Alphaproteobacteria, Firmicutes, Acidobacteria, Verrucomicrobia and Actinobacteria. The increase in experimental GHG production accompanied by changes in community indicates an additional factor to consider in sediment environments when evaluating future climate scenarios.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».