Oxic methane production in shallow productive lakes: linking field and in vitro experimental evidence
Notice bibliographique
Résumé
Whereas the occurrence of oxic methane (CH₄) production (OMP) in the oxygenated water column of lakes is widely accepted, its mechanisms, isotopic signature, and contribution to total CH₄ emissions remain uncertain. Evidence suggests that phytoplankton produces CH₄, but it is unclear to what extent this pathway contributes to ecosystem OMP rates. Shallow lakes are often productive and feature high phytoplankton biomass, implying that OMP rates could be high and contribute substantially to CH₄ emissions. Here we present results of an extensive field mesocosm study carried out in three shallow and productive lakes in the Pampean Plain (Argentina), designed to assess ambient OMP dynamics. We combined this with in vitro experiments to quantify the potential CH₄ production by dominant phytoplankton strains from these systems. We demonstrate that OMP occurred in all lakes, albeit at rates that were lower than expected given their productivity; all phytoplankton strains produced CH₄, yet our results suggest that phytoplankton CH₄ production contributed up to 14% to OMP rates, implying that other pathways dominate the observed OMP. The contribution of OMP to lake CH₄ diffusive emissions was low for all lakes, suggesting that sediment CH₄ production is the main source for CH₄ emissions in these ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».