Networks of Dissolved Organic Matter and Organo-Mineral Associations Stimulate Electron Transfer over Centimeter Distances
Notice bibliographique
Résumé
Natural organic matter (NOM) dominated electron transfer has been widely studied in wetlands, freshwater sediments, and peatlands, in which a diffusion-electron hopping mechanism consisting of dissolved organic matter (DOM) and particulate organic matter (POM) was found to mediate electron transfer over centimeter (cm) distances. However, it remains unclear whether such long-distance electron transfer also occurs when NOM is associated with minerals, which form organo-mineral associations (OMAs) and thus are less mobile and accessible. In this study, we investigated the roles of DOM and OMAs in transferring electrons by performing a series of microbial Fe(III)-mineral reduction experiments over a 2 cm distance. We found that significant electron transfer only occurred when both DOM and OMAs were present. Generally, we observed a positive correlation between the relative proportion of DOM and OMAs and the extent of Fe(III) mineral reduction. However, varying the proportion of DOM showed a stronger effect on the Fe(III)-mineral reduction compared to OMAs, indicating that DOM played a more critical role in the electron transfer network. Our findings shed new light on how organic carbon facilitates iron transformation and the associated biogeochemical cycling of nutrients and contaminants in forest soil systems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».