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Enregistrement W2921844293 · doi:10.2134/jeq2018.10.0370

The Charosphere Promotes Mineralization of <sup>13</sup>C‐Phenanthrene by Psychrotrophic Microorganisms in Greenland Soils

2019· article· en· W2921844293 sur OpenAlexaff
Erin M. Karppinen, Steven D. Mamet, Katherine Stewart, Steven D. Siciliano

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEuropean Molecular Biology Laboratory
Mots-clésBiocharMineralization (soil science)Environmental chemistryPhenanthreneChemistrySoil waterEnvironmental scienceSoil sciencePyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When soil is frozen, biochar promotes petroleum hydrocarbon (PHC) degradation, yet we still do not understand why. To investigate microbial biodegradation activity under frozen conditions, we placed 60-μm mesh bags containing 6% (v/v) biochar created from fishmeal, bonemeal, bone chip, or wood into PHC-contaminated soil, which was then frozen to -5°C. This created three soil niches: biochar particles, the charosphere (biochar-contiguous soil), and bulk soil outside of the bags. After 90 d, C-phenanthrene mineralization reached 55% in bonemeal biochar and 84% in bone chip biochar charosphere soil, compared with only 43% in bulk soil and 13% in bone chip biochar particles. Soil pH remained near neutral in bone chip and bonemeal biochar treatments, unlike wood biochar, which increased alkalinity and likely made phosphate unavailable for microorganisms. Generally, charosphere soil had higher aromatic degradative gene abundances than bulk soil, but gene abundance was not directly linked to C-phenanthrene mineralization. In bone chip biochar-amended soils, phosphate successfully predicted microbial community composition, and abundances of and increased in charosphere soil. Biochar effects on charosphere soil were dependent on feedstock material and suggest that optimizing the charosphere in bone-derived biochars may increase remediation success in northern regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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