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Record W7027844913

Distribution des métabolites inorganiques du cycle du soufre dans les lacs

2023· other· fr· W7027844913 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Politics and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSulfur cycleEnvironmental factorStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire vise à mesurer la distribution verticale de plusieurs espèces chimique du cycle du soufre dans la colonne d'eau et l'eau porale de deux lacs dont la géochimie est contrastée. À cette fin, une méthode pour la stabilisation et l'analyse des polysulfures inorganiques a été adaptée pour de petits volumes d'échantillons (~2 mL). Deux campagnes d'échantillonnage ont été menées. La première, en juillet 2021, au cours de laquelle la méthode de stabilisation et d'analyse des polysulfures inorganiques a été validée sur des échantillons de la colonne d'eau et de l'eau porale des sédiments du Lac Holland qui se situe en Gaspésie dans le sud-est de la province canadienne du Québec. Ce lac dimictique au couvert de glace saisonnier développe une anoxie sous la thermocline durant l'été. Il a été sous l'influence d'émissions atmosphériques d'une mine de cuivre proximal de Murdochville au cours du 20ᵉ siècle. L'analyse des échantillons a permis de mesurer les concentrations dissoutes de sulfate (SO₄²⁻), thiosulfate (S₂O₃²⁻), soufre élémentaire (S⁰), polysulfure (Sₙ²⁻), sulfure (HS⁻), puis celles des d'éléments majeurs (Na, Ca, Mg, Fe, Mn) et traces (Cu et As) dans la colonne d'eau et l'eau porale ainsi que le soufre volatil produit par acidification des sédiments (AVS). Les résultats montrent une abondance de Sₙ²⁻ dans la zone de recyclage rédox du S⁰ et du HS⁻. Le recyclage des intermédiaires réactifs du S était plus intense à l'interface sédiment-eau, ou la consommation de l'oxygène avait lieu. La transformation du sulfate s'opère quantitativement en S⁰ et en HS⁻. Enfin, le profil d'AVS obtenu en 2022 dans le cadre de cette maitrise suggère, lorsqu'il est comparé au profil qui a été mesuré lors d'une étude précédente, que la formation des AVS est un processus à l'état stationnaire et que ce profil ne reflète pas les variations chronologiques de la déposition du sulfate atmosphérique. La deuxième campagne d'échantillonnage, en juillet 2022, avait pour objectif de documenter la distribution verticale des métabolites inorganiques du cycle du S au Lac A qui se trouve sur l'île d'Ellesmere de l'archipel arctique canadien. Le lac A est un lac méromictique du haut arctique au couvert de glace pluriannuel, qui avait été préalablement étudié pour certains paramètres géochimiques et pour y caractériser le microbiome. Dans le contexte où les changements climatiques influencent la durée du couvert de glace et ainsi la disponibilité en oxygène, la distribution des espèces du S, sensible aux conditions d'oxydoréduction, pourrait s'avérer un traceur environnemental important. Des échantillons prélevés le long de la colonne d'eau jusqu'à 80 m de profondeur ont servis à mesurer les concentrations dissoutes de Fe (II), Mn, SO₄²⁻, S⁰$_\textup{aq}$, Sₙ²⁻ et HS⁻ ainsi que les anions tels que le fluorure (F⁻), bromure (Br⁻), nitrite (NO₂⁻) et nitrate (NO₃⁻). Les concentrations mesurées dans le Lac A ont permis de révéler, pour la première fois, la distribution verticale du S⁰$_\textup{aq}$ et des Sₙ²⁻ dans la colonne d'eau d'un lac méromictique. Les résultats montrent une succession d'espèces soufrées sur la colonne d'eau le long de l'oxycline, avec une prévalence de S⁰$_\textup{aq}$, Sₙ²⁻ et HS⁻, en accord avec les voies métaboliques précédemment identifiées à l'aide de la métagénomique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.169
Threshold uncertainty score0.335

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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