The importance of anaerobic oxidation of methane in thermokarst lakes
Notice bibliographique
Résumé
About 40% of the annual methane emissions originate from natural, non-anthropogenic sources. These include mainly freshwater sediments, in which significant increase in methane emissions has been observed throughout the past decades with the ongoing global temperature rise. Thermokarst lakes, formed by abrupt thawing of permafrost, play a significant role in this observed increase in methane emissions. However, methane production rates and natural consumption controls there are not well constrained, as well as their response to global warming. We explore the rates and mechanisms of methane production and anaerobic oxidation (AOM) processes several interior Alaska thermokarst lakes, which formed and continue to expand as a result of ice-rich permafrost thaw. This is mainly through geochemical and microbial profiles combined with slurry incubation experiments with labeled isotopes, potential electron acceptors and several inhibitors in different temperatures. Our manipulated experiments shed insight on the controls of methanogenesis onset and the mechanisms of both methanogenesis and AOM. Direct rate measurements using two isotope methods and modeling provide robust rate estimations for methanogenesis and AOM. They indicate that the role of AOM in these lakes is less significant than previous estimations, and that AOM will probably not attenuate the methanogenesis increase in a warmer climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».