How humans alter dissolved organic matter composition in freshwater: relevance for the Earth’s biogeochemistry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved organic matter (DOM) is recognized for its importance in freshwater ecosystems, but historical reliance on DOM quantity rather than indicators of DOM composition has led to an incomplete understanding of DOM and an underestimation of its role and importance in biogeochemical processes. A single sample of DOM can be composed of tens of thousands of distinct molecules. Each of these unique DOM molecules has their own chemical properties and reactivity or role in the environment. Human activities can modify DOM composition and recent research has uncovered distinct DOM pools laced with human markers and footprints. Here we review how land use change, climate change, nutrient pollution, browning, wildfires, and dams can change DOM composition which in turn will affect internal processing of freshwater DOM. We then describe how human-modified DOM can affect biogeochemical processes. Drought, wildfires, cultivated land use, eutrophication, climate change driven permafrost thaw, and other human stressors can shift the composition of DOM in freshwater ecosystems increasing the relative contribution of microbial-like and aliphatic components. In contrast, increases in precipitation may shift DOM towards more relatively humic-rich, allochthonous forms of DOM. These shifts in DOM pools will likely have highly contrasting effects on carbon outgassing and burial, nutrient cycles, ecosystem metabolism, metal toxicity, and the treatments needed to produce clean drinking water. A deeper understanding of the links between the chemical properties of DOM and biogeochemical dynamics can help to address important future environmental issues, such as the transfer of organic contaminants through food webs, alterations to nitrogen cycling, impacts on drinking water quality, and biogeochemical effects of global climate change.
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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) | 0,003 | 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 découle