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Enregistrement W4283024136 · doi:10.1002/lno.12161

Characterization of nitrogen isotope fractionation during nitrification based on a coastal time series

2022· article· en· W4283024136 sur OpenAlexaffabout
Sebastian Haas, Subhadeep Rakshit, Tim Kalvelage, Carolyn Buchwald, Christopher K. Algar, Douglas W.R. Wallace

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrificationBiogeochemical cycleEnvironmental chemistryAmmoniumNitrateChemistryParticulatesNitrogenIsotopes of nitrogenPhotic zoneAmmoniaNitriteEnvironmental sciencePhytoplanktonNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Isotopic enrichment factors are key to using stable isotope signatures in biogeochemical studies. However, these are typically determined in laboratory experiments and their applicability to environmental conditions is difficult to test. Here, we analyzed nitrogen stable isotope changes associated with nitrification in a coastal basin using weekly time‐series measurements of δ15N in particulate nitrogen, ammonium, nitrite, and nitrate. Two year‐long time series were selected as contrasting natural experiments in the ammonium‐rich, aphotic bottom water of Bedford Basin, Nova Scotia, Canada. In 2014, ammonia oxidation (AO) was associated with Thaumarchaeota and nitrite concentrations remained low (< 0.5 μmol kg−1). In contrast, transient nitrite accumulation (~ 8 μmol kg−1) and a more rapid δ15NNH4 increase in the fall of 2017 were likely caused by ammonia‐oxidizing bacteria, associated with higher AO rates and, possibly, stronger nitrogen‐isotope enrichment (15εAO). Estimates of 15εAO (21.8 ± 2.2‰, 24.1 ± 1.1‰) were derived empirically using Rayleigh models applied to field data from restricted periods during which the bottom waters approximated a closed system and influence on 15εAO from other processes was demonstrably insignificant. Using a numerical reactive‐transport model, we found that the best fit for the δ15N data was obtained with 15εAO values (18.9‰, 25.1‰) close to those determined by the Rayleigh models. The time series also revealed substantial (~ 7‰) 15N‐enrichment of the particulate nitrogen due to light‐independent assimilation of partially nitrified ammonium. Consistent with previous studies, these field‐based nitrogen isotope fractionation experiments suggest that the range of 15εAO values relevant for marine systems may be narrower than determined in laboratory studies.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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