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Enregistrement W3135337173 · doi:10.1038/s41467-021-21871-4

A source of isotopically light organic carbon in a low-pH anoxic marine zone

2021· article· en· W3135337173 sur OpenAlexaff
Cristian A. Vargas, Sebastian I. Cantarero, Julio Sepúlveda, Alexander Galán, Ricardo De Pol‐Holz, Brett D. Walker, Wolfgang Schneider, Laura Farı́as, Marcela Cornejo, Jennifer Walker, Xiaomei Xu, Joe Salisbury

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado BoulderAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloInstituto Milenio de Oceanografía
Mots-clésAnoxic watersEnvironmental chemistryAlkalinityDenitrificationHeterotrophCarbonatePhototrophSulfurDissolved organic carbonAutotrophChemistryCarbon fixationTotal inorganic carbonEnvironmental scienceNitrogenCarbon dioxideGeologyPhotosynthesisBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geochemical and stable isotope measurements in the anoxic marine zone (AMZ) off northern Chile during periods of contrasting oceanographic conditions indicate that microbial processes mediating sulfur and nitrogen cycling exert a significant control on the carbonate chemistry (pH, AT, DIC and pCO2) of this region. Here we show that in 2015, a large isotopic fractionation between DIC and POC, a DIC and N deficit in AMZ waters indicate the predominance of in situ dark carbon fixation by sulfur-driven autotrophic denitrification in addition to anammox. In 2018, however, the fractionation between DIC and POC was significantly lower, while the total alkalinity increased in the low-pH AMZ core, suggesting a predominance of heterotrophic processes. An isotope mass-balance model demonstrates that variations in the rates of sulfur- and nitrogen-mediated carbon fixation in AMZ waters contribute ~7–35% of the POC exported to deeper waters. Thus, dark carbon fixation should be included in assessments of future changes in carbon cycling and carbonate chemistry due to AMZ expansion.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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