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Enregistrement W2731633989 · doi:10.1038/s41598-017-04934-9

Large perturbations in CO2 flux and subsequent chemosynthesis are induced in agricultural soil by the addition of elemental sulfur

2017· article· en· W2731633989 sur OpenAlexafffund
Brian P. Kelleher, Paul Flanagan, Kris M. Hart, André J. Simpson, Seth F. Oppenheimer, Brian T. Murphy, Shane S. O’Reilly, Seán F. Jordan, Anthony Grey, Christopher C. R. Allen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGeological Survey of IrelandIrish Research Council
Mots-clésSulfurEnvironmental chemistryCarbon fibersCarbon cycleEnvironmental scienceCyclingBiomass (ecology)ChemistrySulfur cycleChemosynthesisSoil respirationSoil carbonSoil waterSoil scienceEcologyChemical engineeringBiologyMaterials scienceEcosystemOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The microbial contribution to soil organic matter has been shown to be much larger than previously thought and thus it plays a major role in carbon cycling. Among soil microorganisms, chemoautotrophs can fix CO2without sunlight and can glean energy through the oxidation of reduced elements such as sulfur. Here we show that the addition of sulfur to soil results in an initial surge in production of CO2through microbial respiration, followed by an order of magnitude increase in the capture of carbon from the atmosphere as elemental sulfur is oxidised to sulfate.Thiobacillus spp., take advantage of specific conditions to become the dominant chemoautotrophic group that consumes CO2. We discern the direct incorporation of atmospheric carbon into soil carbohydrate, protein and aliphatic compounds and differentiate these from existing biomass. These results suggest that chemoautotrophs can play a large role in carbon cycling and that this carbon is heavily influenced by land management practises.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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