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Enregistrement W4391160975 · doi:10.1038/s41467-024-44715-3

Salinity causes widespread restriction of methane emissions from small inland waters

2024· article· en· W4391160975 sur OpenAlexafffundabout
Cynthia Soued, Matthew J. Bogard, Kerri Finlay, Lauren E. Bortolotti, Peter R. Leavitt, Pascal Badiou, Sara Knox, Sydney Jensen, Peka Mueller, Sung‐Ching Lee, Darian Ng, Björn Wissel, Chun Ngai Chan, Paige D. Kowal

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaDucks Unlimited CanadaUniversity of ReginaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute for Wetland and Waterfowl Research, Ducks Unlimited CanadaBeef Cattle Research CouncilUniversity of LethbridgeCanada Research ChairsMitacsMinistry of EnvironmentMinistry of Environment - SaskatchewanUniversity of Regina
Mots-clésSalinityEnvironmental scienceWetlandGreenhouse gasAquatic ecosystemLake ecosystemEcosystemMethaneHabitatEcologyHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inland waters are one of the largest natural sources of methane (CH 4 ), a potent greenhouse gas, but emissions models and estimates were developed for solute-poor ecosystems and may not apply to salt-rich inland waters. Here we combine field surveys and eddy covariance measurements to show that salinity constrains microbial CH 4 cycling through complex mechanisms, restricting aquatic emissions from one of the largest global hardwater regions (the Canadian Prairies). Existing models overestimated CH 4 emissions from ponds and wetlands by up to several orders of magnitude, with discrepancies linked to salinity. While not significant for rivers and larger lakes, salinity interacted with organic matter availability to shape CH 4 patterns in small lentic habitats. We estimate that excluding salinity leads to overestimation of emissions from small Canadian Prairie waterbodies by at least 81% ( ~ 1 Tg yr −1 CO 2 equivalent), a quantity comparable to other major national emissions sources. Our findings are consistent with patterns in other hardwater landscapes, likely leading to an overestimation of global lentic CH 4 emissions. Widespread salinization of inland waters may impact CH 4 cycling and should be considered in future projections of aquatic emissions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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