Integration of multiple metabolic pathways supports high rates of carbon precipitation in living microbialites
Notice bibliographique
Résumé
Microbialites are lithifying microbial mats that form multi-layered structures via biological carbon (C) uptake and carbonate precipitation. Here we relate C uptake and precipitation rates to taxonomic diversity and functional capacity of bacterial communities in supratidal freshwater microbialites. Diel assays and analysis of functional gene capacity reveal that photosynthesis is bolstered by light-independent, biological C uptake mechanisms, including biomineralization and chemoautotrophy. Through integration of these mechanisms, microbialites can capture inorganic C over a 24-hour cycle at a rate of 7-12 g C m-2 24 h-1. Notably, up to 87 % of the C taken up is precipitated as inorganic carbon, capturing 2.4 − 4.3 kg C m-2 year-1. Based on observed porosity and laboratory-based accretion rates, this equates to 13-23 mm of vertical calcium carbonate accumulation per year. Hence, contemporary microbialites provide a highly effective biological mechanism to precipitate dissolved CO2 as geologically stable carbonate mineral deposits. Living microbialites achieve high rates of carbon uptake and precipitation by bolstering photosynthesis with light-independent uptake mechanisms to provide an effective biological system to capture CO2 in the geologically stable carbonate, calcite.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».