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Enregistrement W3093323682 · doi:10.1093/femsle/fnaa172

Methanogenic archaea in peatlands

2020· review· en· W3093323682 sur OpenAlexaff
Suzanna L. Bräuer, Nathan Basiliko, Henri Siljanen, Stephen H. Zinder

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Letters · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatMethanogenMethanogenesisArchaeaPermafrostEcologyEnvironmental scienceThermokarstWetlandMethaneBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane emission feedbacks in wetlands are predicted to influence global climate under climate change and other anthropogenic stressors. Herein, we review the taxonomy and physiological ecology of the microorganisms responsible for methane production in peatlands. Common in peat soils are five of the eight described orders of methanogens spanning three phyla (Euryarchaeota, Halobacterota and Thermoplasmatota). The phylogenetic affiliation of sequences found in peat suggest that members of the thus-far-uncultivated group Candidatus Bathyarchaeota (representing a fourth phylum) may be involved in methane cycling, either anaerobic oxidation of methane and/or methanogenesis, as at least a few organisms within this group contain the essential gene, mcrA, according to metagenomic data. Methanogens in peatlands are notoriously challenging to enrich and isolate; thus, much remains unknown about their physiology and how methanogen communities will respond to environmental changes. Consistent patterns of changes in methanogen communities have been reported across studies in permafrost peatland thaw where the resulting degraded feature is thermokarst. However much remains to be understood regarding methanogen community feedbacks to altered hydrology and warming in other contexts, enhanced atmospheric pollution (N, S and metals) loading and direct anthropogenic disturbances to peatlands like drainage, horticultural peat extraction, forestry and agriculture, as well as post-disturbance reclamation.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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