Systematic microbial production of optically active dissolved organic matter in subarctic lake water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ecology and biogeochemistry of lakes in the subarctic region are particularly sensitive to changes in the abundance and optical properties of dissolved organic matter (DOM). External input of colored DOM to these lakes is an extensively researched topic, but little is known about potential reciprocal feedbacks between the optical properties of DOM and internal microbial processes in the water. We performed 28‐day dark laboratory incubation trials on water from 101 subarctic tundra lakes in northern Sweden, measuring the microbial decay of DOM and the resulting dynamics in colored (CDOM) and fluorescent (FDOM) DOM components. While losses in dissolved oxygen during the incubations corresponded to a 20% decrease in mean DOM, conversely the mean CDOM and total FDOM increased by 22% and 30%, respectively. However, the patterns in microbial transformation of the DOM were not the same in all lakes. Notably, along the gradient of increasing ambient CDOM (water brownness), the lakes showed decreased microbial production of protein‐like fluorescence, lowered DOM turnover rates and decreasing bacterial growth per unit of DOM. These trends indicate that browning of subarctic lakes systematically change the way that bacteria interact with the ambient DOM pool. Our study underscores that there is no unidirectional causal link between microbial processes and DOM optical properties, but rather reciprocal dependence between the two.
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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) | 0,001 | 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 ».