Implications of iron minerals in terrestrial anaerobic microbial redox processes for greenhouse and toxic gas emissions, and contaminant dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Global concerns about increasing emissions of greenhouse gases (GHG), particularly methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), and toxic hydrogen sulfide (H2S) gas from terrestrial and aquatic ecosystems warrant a comprehensive understanding of anaerobic microbial redox processes that contribute to these atmospheric emissions. Iron minerals that are widely distributed in natural environments mediate many anaerobic microbial metabolic processes that drive C, N, and S biogeochemical cycles, and create resilience in the terrestrial ecosystem against climate and other environmental changes. In this review, scientific information from recent research is gleaned to provide updated microbial pathways that reveal how Fe minerals, with their different properties and redox speciation, influence microbial redox processes in anaerobic environments (iron-, nitrate- and sulfate-reducing, and methanogenic conditions). These microbial processes have profound positive and negative environmental implications for GHG and H2S emissions in natural environments and also play a vital role in contaminant transformation. This review provides insights into mineral-microbe interactions and the importance of the physicochemical properties of minerals in defining these interactions. Comprehensive knowledge about these processes will help devise strategies to mitigate GHG and H2S emissions and biodegrade organic contaminants in natural and engineered environments.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».