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Enregistrement W4412116606 · doi:10.1021/acs.est.5c01245

Rice Root Fe Plaque-Induced Hydroxyl Radicals Increase Paddy Soil CO<sub>2</sub> Emissions

2025· article· en· W4412116606 sur OpenAlexaff
Jinzhi Yao, Wei Song, Chaoqun Wang, Timothy J. Clough, Shuping Qin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Hebei ProvinceHebei Provincial Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésRadicalEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poorly crystalline iron (Fe) oxides often accumulate on rice root surfaces, forming Fe plaque. While this plaque has been implicated in soil organic carbon (SOC) transformation, its specific role in regulating SOC mineralization is still insufficiently understood. In this study, we hypothesize that Fe plaque induces the generation of hydroxyl radicals (•OH), which disrupt the “enzyme latch” mechanism and promote CO 2 emissions. The results showed that seedlings with Fe plaque showed a 150% higher •OH concentration, 50% higher laccase activity, 25% higher SOC mineralization rate, and 20% lower phenolic concentration in comparison to those without Fe plaque. These effects disappeared when a •OH scavenger was applied or oxygen availability was reduced. Moreover, the exogenous addition of Fe(II) in Fe plaque-free soils reproduced the increases in •OH, laccase activity, and SOC mineralization, confirming the role of Fe-driven •OH production. These findings demonstrate that Fe plaque-induced •OH simultaneously disrupts phenolic inhibition and accelerates SOC mineralization. This study identifies a previously underappreciated oxidative mechanism by which Fe plaque destabilizes SOC in paddy soils and highlights the role of mineral–radical interactions in controlling carbon turnover.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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