Using N and O isotope fractionation for evaluating denitrification in aquatic systems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The increasing prevalence of nitrate contamination in surface waters, groundwater, and ocean waters, represents a critical environmental challenge, particularly in regions with intensive agriculture and aquaculture. Denitrification, the microbial reduction of nitrate to dinitrogen gas, plays a pivotal role in mitigating this contamination and regulating the global nitrogen cycle. Stable isotope analysis provides critical insights into nitrate transformation pathways, distinguishing denitrification from anaerobic ammonium oxidation (anammox), another N-loss process, or internal recycling processes such as dissimilatory nitrate reduction to ammonium (DNRA). This review highlights the importance of isotopic tools for assessing nitrate attenuation in natural and anthropogenic-impacted systems and explores the use of nitrogen (δ 15 N) and oxygen (δ 18 O) isotopic fractionation to trace denitrification and to quantify its extent in diverse aquatic environments. The nitrogen (N) and oxygen (O) isotopic fractionation during denitrification is evaluated at organism and ecosystem levels. Also, environmental factors modulating isotopic composition of N compounds in groundwater, rivers, lakes, riparian zones, coastal wetlands and oxygen-deficient marine regions are explored. Advances in isotope biogeochemistry and analytical techniques improve our ability to assess the transport and fate of nitrate, integrating isotopic data with hydrological and biogeochemical models. A precise characterization of N and O isotopic enrichment factors for denitrification supports improved predictions of nitrogen cycling dynamics under changing environmental conditions. These approaches enhance understanding of nitrogen removal processes and help refine estimates of nitrogen fluxes at local, regional and global scales. By providing a quantitative framework for evaluating denitrification and related processes, this review contributes to developing more effective strategies for managing nitrogen pollution and mitigating its impacts on aquatic ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».