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Enregistrement W4414987208 · doi:10.1029/2025gl119790

Microbial Controls on Dissolved Organic Nitrogen Cycling During Long‐Term Degradation Experiments

2025· article· en· W4414987208 sur OpenAlexafffundabout
Richard A. LaBrie, Roxane Maranger, Luc Tremblay, Jennifer Cherrier, Jean‐Éric Tremblay, Nagissa Mahmoudi

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MonctonMcGill UniversityBureau de Coopération Interuniversitaire
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMcGill Space InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésDissolved organic carbonDegradation (telecommunications)NitrogenCyclingMicrobial biodegradationCarbon fibersTotal organic carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dissolved organic nitrogen (DON) is critical for marine microbial growth by providing carbon and nitrogen. Although DON is rapidly cycled, some compounds within this pool can persist for long‐periods of time. To better understand how DON is cycled by marine microorganisms, we conducted 548‐day incubations using surface‐derived dissolved organic matter along with microbial communities from the surface, mesopelagic, and bathypelagic regions of the Labrador Sea. Across all depths, and even when corrected for particulate production, ∼2 μmol L −1 DON was produced and persisted for several months (i.e., semilabile DON), with ∼20% attributed to cell growth‐and‐death cycles and ∼80% to direct exudation by microbial communities. This newly synthesized DON was subsequently transformed by microbial communities, indicated by increased protein‐like fluorescence and decreased amino acids contribution to DON. These findings suggest that microbial communities can produce transiently persistent DON with potential implications for nitrogen storage and recycling in the ocean's interior.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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