Cold-Temperate Mountainous Freshwater Produces Methane by Algal Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
We reported important environmental drivers of dissolved CH 4 concentrations (d-CH 4 ) in nutrient-limited mountainous freshwater in a cold-temperate region and explored the potential for multiple known oxic CH 4 production pathways. Field investigation revealed consistent supersaturated d-CH 4 in surface water (relative to the theoretical value of d-CH 4 at atmospheric equilibrium), with significant seasonal variations. Statistical analysis highlighted the direct impact of algal dynamics and the indirect effect of temperature and nutrients on d-CH 4 . Further lab-scale incubation demonstrated that CH 4 production decreased by 55.25 to 93.65% with algae removal, while it increased 4 to 10 times with methylphosphonate (MPn) amendment. These findings argued that CH 4 produced from algal metabolism related to MPn had a high potential for supersaturated d-CH 4 . It also verified the pivotal role of cyanobacteria in this mechanism, with temperature and light acting as regulatory factors. Through highlighting the role of algae for CH 4 characteristics in cold-temperate mountainous freshwater and proposing the potential of oxic CH 4 production through MPn metabolism in nutrient-limited lakes, this study enriches comprehension of aquatic CH 4 cycle and warns about the importance of preserving environmental balance in freshwater with minimal human disturbance.
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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 | 0,001 | 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 ».