Convergence of Terrestrial Dissolved Organic Matter Composition and the Role of Microbial Buffering in Aquatic Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Substantial changes in vegetation are expected as global climatic patterns shift, altering terrestrial sources of dissolved organic matter (DOM) entering rivers and streams. Since differences in the chemical composition of plant litters are reflected in the DOM that is leached, changes in riparian vegetation can directly influence the bioavailability of DOM to local aquatic microbial communities. We assessed the degradation dynamics and optical compositional changes of DOM from a variety of vascular plant leachates through microbial and coupled photochemical‐microbial degradation pathways. Initial decay rates ranged from 0.029 ± 0.011 day−1 (microbial, mixed wetland) to 0.73 ± 0.62 day−1 (photochemical‐microbial, mixed grasses), and all decay rates decreased to below 0.05 day−1 after 1 week, converging below 0.029 day−1 after 2 weeks. Overall, we found a decrease in leachate optical diversity under microbial and photochemical‐microbial degradations, corresponding to a decrease in degraded leachate sample dispersion using principal component analysis. We show that despite initial variability across DOM leachates, successive degradation promotes kinetic and optical convergence such that, in aquatic environments with long residence times, terrestrial DOM source and composition are much less important on exported DOM composition than historically thought. In these systems, DOM compositional convergence may act as a natural buffer to provide stability of aquatic DOM cycling in the face of future landscape changes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».