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Enregistrement W4402965960 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-1w0d2

Influence of temperature on selenium mobility under contrasting redox conditions: a sediment flow-through reactor experiment

2024· preprint· en· W4402965960 sur OpenAlexafffund
Audrey Laberge-Carignan, Florence Mercier, Dominic Larivière, Raoul‐Marie Couture

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésRedoxSedimentSeleniumFlow (mathematics)Environmental scienceEnvironmental chemistryChemistryMechanicsMaterials scienceGeologyGeomorphologyInorganic chemistryPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selenium is an essential micronutrient, whose mobility in cold region underpins both crop quality and the aquatic food web. Our objective is to test for the influence of temperature (4 and 23°C) on Se sequestration in undisturbed sediments using flow-through reactors (FTR) containing fresh or aged organic matter (OM), under environmental relevant low Se conditions. Se speciation along with concentration of ancillary parameters (pH, DOC, NO3-, NO2-, Fe(II), SO42-, HS-) were measured in the outflow during 8 experimental phases in which Se concentrations were sequentially increased. FTR sequestered most of the Se, with fresh OM removing 50% more than aged OM. Temperature response was lower for selenite than for selenate. At 100 nM inflow selenite, in the presence of fresh OM, Se effluxes, comprising of undefined organic Se, were of 0.94 nM d-1 at 23°C and of 0.85 nM d-1 at 4°C. In contrast, at 100 nM inflow selenate, effluxes were of 0.9 nM d-1 at 23°C and an order of magnitude higher at 8.4 nM d-1 at 4°C. Outflow Se was composed of selenite and organic Se species at 23°C and of selenate at 4°C. We hypothesize that selenate reduction was controlled by microbial processes, influenced by temperature, while selenite transformation proceeded via abiotic reactions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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