Concentrations et flux d'azote dans les sédiments hypoxiques de l'Estuaire Maritime du St-Laurent
Bibliographic record
Abstract
Les sédiments sont des sites importants d’élimination d’azote (N) puisqu’ils possèdent des gradients d’oxydoréduction leur conférant les conditions idéales pour les réactions microbiennes de transformation de N. L’eutrophisation des régions côtières peut altérer ces gradients, par des changements dans la concentration d’oxygène (O2) de l’eau interstitielle, et modifier l’importance relative des processus transformant le N. Afin de mieux comprendre comment l’O2 pourrait influencer les transformations de N, nous avons mesuré les flux diffusifs de diazote (N2), nitrate (NO3-), oxygène et ammonium (NH4+) dans les sédiments de l’Estuaire Maritime du St-Laurent (EMSL), et nous avons estimé les taux de dénitrification. L’importance du couple nitrification-dénitrification en fonction d’un gradient de concentrations d’O2 dans la zone d’hypoxie de l’EMSL fut aussi évaluée. La concentration des gaz dissous fut mesurée en utilisant une nouvelle approche développée dans cette étude. Les flux diffusifs de N2, O2, NO3- et NH4+ variaient de 5.5 à 8.8, de -37.1 à -84.8, de -4.0 à -5.8 et de 0.6 à 0.8 μmol N m-2 h-1 respectivement. Les concentrations de N2 et NO3- dans l’eau porale et les flux de NO3- et de N2 des sédiments, suggèrent que la diffusion de NO3- provenant de l’eau à la surface des sédiments ne peut pas expliquer par elle-même la production de N2 observée. En utilisant une approche stoichiométrique, les taux de nitrification potentielle estimés comptent pour 0.01 à 52% du flux total de NO3 nécessaire pour aboutir aux flux de N2 observés et diminuent avec l’augmentation de l’hypoxie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".