Chemical and microbial diversity covary in fresh water to influence ecosystem functioning
Notice bibliographique
Résumé
Invisible to the naked eye lies a tremendous diversity of organic molecules and organisms that make major contributions to important biogeochemical cycles. However, how the diversity and composition of these two communities are interlinked remains poorly characterized in fresh waters, despite the potential for chemical and microbial diversity to promote one another. Here we exploited gradients in chemodiversity within a common microbial pool to test how chemical and biological diversity covary and characterized the implications for ecosystem functioning. We found that both chemodiversity and genes associated with organic matter decomposition increased as more plant litterfall accumulated in experimental lake sediments, consistent with scenarios of future environmental change. Chemical and microbial diversity were also positively correlated, with dissolved organic matter having stronger effects on microbes than vice versa. Under our experimental scenarios that increased sediment organic matter from 5 to 25% or darkened overlying waters by 2.5 times, the resulting increases in chemodiversity could increase greenhouse gas concentrations in lake sediments by an average of 1.5 to 2.7 times, when all of the other effects of litterfall and water color were considered. Our results open a major new avenue for research in aquatic ecosystems by exposing connections between chemical and microbial diversity and their implications for the global carbon cycle in greater detail than ever before.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».