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Enregistrement W4393055961 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.171776

Organic matter preservation through complexation with iron minerals in two basins of a dimictic boreal lake with contrasting deep water redox regimes

2024· article· en· W4393055961 sur OpenAlexafffund
Azadeh Joshani, Yeganeh Mirzaei, Andrew Barber, Kathryn Balind, Charles Gobeil, Yves Gélinas

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnoxic watersEnvironmental chemistryOrganic matterBiogeochemical cycleRedoxChemistryTotal organic carbonDissolutionSedimentDiagenesisGeologyMineralogyInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biogeochemical cycles of iron and organic carbon (OC) are closely interconnected in terrestrial and aquatic systems. In ocean waters, the concentration of reactive Fe is tightly controlled by soluble organic ligands. In soils, Fe stabilizes OC by forming aggregates that shield OC from degradation. In lake sediments however, the role of Fe in the preservation of OC has not been explored as extensively yet. We investigated Fe-OC interactions in sediment collected from Lake Tantaré, in which two basins are characterized by contrasting redox conditions. These contrasting redox conditions provide an opportunity to assess their importance in the formation of stable Fe-OC complexes. On average, 30.1 ± 6.4 % of total OC was liberated upon reductively dissolving reactive iron. The Fe-associated and the non-Fe-associated OC pools were characterized at the elemental (OC, TN), isotopic (δ13C, δ15N) and functional group (FTIR) levels. Large differences in OC:Fe and TN:Fe ratios between the two basins were found which were not linked to OM chemical composition but rather to differences in reactive iron concentrations stemming from the higher abundance of iron sulfides in the anoxic basin. Nevertheless, since the affinity of OM for iron sulfides is lower than that for iron hydroxides, using OC:Fe and TN:Fe ratios as a diagnostic tool for the type of OM-Fe interactions should be done with care in anoxic environment. Same caution should be considered for oxic sediments due to the variation of the proportion of iron hydroxides associated with OM from sample to sample.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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