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Enregistrement W4413113567 · doi:10.1111/gcb.70428

Exploring Sulfate as an Alternative Electron Acceptor: A Potential Strategy to Mitigate <scp>N<sub>2</sub>O</scp> Emissions in Upland Arable Soils

2025· article· en· W4413113567 sur OpenAlexaff
Hyun Ho Lee, Hanbeen Kim, Ye Lim Park, Marcus A. Horn, Jeongeun Kim, Jaehyun Lee, Sakae Toyoda, Jeongeun Yun, Hojeong Kang, Sang-Yoon Kim, Jinho Ahn, Chang Oh Hong

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésDenitrificationEnvironmental chemistryNitrogen cycleNitrificationNitrospiraSulfateNitrateEnvironmental scienceNitrous oxideBiogeochemical cycleChemistryNitrogenEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Agricultural activities are a significant source of nitrous oxide (N2O), accounting for approximately 60% of global emissions, highlighting the urgent need for innovative strategies to mitigate N2O emissions. Microbes conserve nearly as much energy with nitrate (NO3−) as oxygen (O2) respiration under limited O2 availability. Thus, microorganisms prioritize NO3−, limiting exploration of alternative electron acceptors (EAs) to inhibit N2O emissions through NO3− respiration in upland arable soils. Current approaches remain insufficient, and the interactions between alternative EA reduction and pathways for N2O emissions remain poorly understood. This study evaluated oxidized iron, manganese, and sulfate as alternative EAs to reduce N2O emissions, along with the effects of zero‐valent metals (ZVMs). Metal sulfates (MSs) significantly minimized N2O emissions by inhibiting denitrification rather than altering nitrification in microcosms, as supported by isotope mapping and inorganic nitrogen concentrations. Among others, putative complete denitrifiers, N2O reducers, and sulfate reducers were stimulated, whereas ZVMs stimulated N2O emissions and 16S rRNA gene abundance. Moreover, the abundance of denitrifier‐related genes (nirK, nirS, norB, and nosZ) consistently decreased under MS treatments, while dsrA mRNA abundance significantly increased. Sulfate (SO42−) addition reshaped the soil microbial community by enriching sulfur‐cycling taxa—including sulfate‐reducing and sulfur‐oxidizing bacteria—while suppressing nitrifiers such as Nitrospira, potentially disrupting nitrification–denitrification coupling. Ureibacillus thermosphaerius, harboring genes for denitrification and SO42− reduction, increased under MS treatment. These shifts likely redirected electron flow toward SO42− respiration, reducing NO3− utilization and contributing to N2O mitigation. Field‐based manipulation experiments over 2 years demonstrated the feasibility of MSs in upland arable soils, reducing yield‐scaled N2O emissions by 21.5% without compromising crop yields. A systematic literature review and meta‐analysis revealed that SO42− application mitigated N2O emissions by an average of 9%, with over 70% of observations showing a decreasing trend, underscoring its potential as an effective soil amendment for sustainable agriculture.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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