Sediment chemistry controls methane emissions from lake littoral zones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methane emissions from the nearshore zones of lakes are relatively large but can vary by several orders of magnitude. Here we compared predictions for how sediment chemistry and microbial communities influenced methane emissions from 19 littoral sites in the UK varying in organic matter sources and microbial composition. Our approach was to compare multiple predictions to explain methane fluxes from sediment chemistry and microbial composition using path analysis. We found that the prediction that organic matter composition, namely the concentration of polyphenolics, controls methane emissions by changing electrochemical conditions to favour certain methanogen taxa was hundreds of times better supported than predictions involving abundances of all methanogens and methanotrophic bacteria, methanogen diversity, or other physicochemical conditions. Diffusive CH 4 fluxes were estimated to increase by 3.1– to 16.6-times (95% confidence interval) with increasing polyphenolic concentrations, almost entirely because they lower reduction-oxidation potentials that shift methanogen composition towards widespread taxa positively associated with methanogenesis. Rather than strongly inhibiting methane-producing microorganisms, our results suggest polyphenolics change reduction-oxidation potentials to favour acetoclastic and methylotrophic methanogens. These results help explain conflicting evidence about the responses of methane to sediment chemistry and can improve future predictions of aquatic carbon cycling. Manuscript Highlights Polyphenolics predicted nearshore CH 4 fluxes better than other environmental factors CH 4 fluxes increased with polyphenolics that lowered redox to favour methanogenesis We help explain conflicting responses of CH 4 to variation in sediment chemistry
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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 | 0,000 |
| 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 ».