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Enregistrement W4414507975 · doi:10.22541/essoar.175881396.64877557/v1

Mercury Transformation in Greenland’s Thermokarst Lakes: A Combined Geochemical and Microbial Perspective

2025· article· en· W4414507975 sur OpenAlexaff
Beatriz Malcata Martins, Nicola Gambardella, Diogo Folhas, Holger Hintelmann, Martin Pilote, Joana Costa, Torben R. Christensen, Catarina Magalhães, João Canário

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermokarstMercury (programming language)Transformation (genetics)Perspective (graphical)Permafrost

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic warming accelerates permafrost thaw, driving the formation of thermokarst lakes. These ecosystems alter the mercury (Hg) biogeochemical cycle, possibly leading to the formation of highly toxic methylmercury (MMHg). This process is mainly conducted by microorganisms possessing hgcA and hgcB genes. To investigate the Hg dynamics and identify Hg-related microbiome, two thermokarst lakes (ZAC1 and ZAC2) were sampled in the Zackenberg Valley, Northeast Greenland. Total Hg (THg) and MMHg concentrations were measured in the water column and sediments, where methylation and demethylation rates were also calculated along with the potential impact of known Hg-methylating microorganisms. Sediment DNA was isolated to assess the presence and abundance of marker genes associated with Hg-related processes. While no differences were found in water column Hg concentrations, ZAC2 THg and MMHg sediment concentrations were 2-fold greater than ZAC1. The demethylation potential was similar in the sediments of both lakes. However, ZAC2 exhibited higher methylation rates, supported by a greater availability of organic substrate and higher abundance of hgcA and hgcB sequences. The microbial community also outlines potential for methane (CH4) production, sulfate (SO42-) reduction, and conversion of divalent Hg (Hg2+) in elemental Hg (Hg0). No evidence of merB-mediated MMHg degradation was found. This study presents the first characterization of Hg-related microbial communities in Greenland’s thermokarst lakes. Moreover, it emphasizes the lake development stage as an important determinant of sediment methylation potential and the critical role of sulfate-reducing bacteria (SRB) in Hg methylation, integrating evidence from Hg stable isotope incubation experiments and gene-centric metagenomic analysis.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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