MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3087442685 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-1144

The role of photodegradation on the mineralization of permafrost DOM

2020· article· en· W3087442685 sur OpenAlexaffabout
Flora Mazoyer, Isabelle Laurion, Milla Rautio

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à ChicoutimiInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostDissolved organic carbonMineralization (soil science)Environmental chemistryCarbon cycleChemistryLabilityGreenhouse gasPhotodegradationOrganic matterTotal organic carbonArcticCarbon fibersEnvironmental scienceSoil waterEcologySoil scienceEcosystemCatalysisBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permafrost thaw leads to the formation of shallow water bodies in which large quantities of terrestrial organic carbon are mobilized as dissolved organic matter (DOM), partly turned into greenhouse gases (GHG). DOM comes from ancient carbon pools trapped in frozen soils for hundreds to thousands of years but also from present-day primary producers. Determining the fate of these pools is fundamental to evaluate the potential of these water bodies to amplify climate warming through their GHG emissions. In addition to the microbial degradation pathways producing CO2 and CH4, DOM can be directly mineralized into CO2 by sunlight. The CO2 production rates from photodegradation vary extensively across Arctic regions. The controlling factors and interactions with the microbial communities are not well understood, while photodegradation is likely to rise as the open-water season extends. Determining the photo- and bio-lability of the carbon pools available on thawing permafrost landscapes is needed to predict to what extent these systems can affect the global carbon cycle. Various DOM and environmental characteristics are considered in my PhD project, including mixing regime, seasonal exposure and light attenuation, as well as the microbial community response to photo-induced chemistry changes in DOM. Study sites include subarctic and arctic peatland areas of Eastern Canada, rich in thaw ponds and where organic matter started to accumulate between 3700 and 5600 years BP. These are non-Yedoma systems that have been poorly studied despite the large amount of organic carbon they store. This presentation will show the results of a lab experiment using a solar simulator where DOM of various origins and ages were tested: thaw pond water and leachates from plants, permafrost active layer, and previously unthawed permafrost. Short term incubations were carried out under five treatments: exposure to light without bacteria (0.2 µm filtration), exposure to light followed by a dark incubation with a bacterial inoculum, dark incubation with a bacterial inoculum, dark incubation with the whole bacterial community (2.7 µm filtration), and dark control without bacteria. A set of optical, biological and chemical characteristics were measured at the beginning and end of incubation. DOM losses (DOC, CDOM, and FDOM) and CO2 production vary extensively among treatments and DOM pools. They were the highest in dark bacterial incubations of plants leachates. DOM of the subarctic area was quite refractory to degradation in general, except for the biodegradation of the unthawed permafrost leachate (- 50%). Photodegradation was observed in all water types, with DOM losses faster than biodegradation ones for the Arctic soils leachates and all the ponds waters. The highest CO2 photoproduction was measured in Arctic unthawed permafrost leachates. Finally, the enhancement of DOM lability to microbes caused by photodegradation was generally observed for unthawed permafrost leachates. Incoming biological and 14C data, along with multivariate analyses, will improve the characterisation of the trends.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate change and permafrost→Travaux en français237 207→