Variations temporelles et biodisponibilité de la matière organique dissoute (DOM) dans des eaux de rivières et de marais
Bibliographic record
Abstract
Les changements climatiques se sont intensifiés dans les dernières années avec des records de températures régulièrement battus, des saisons perturbées et bien plus encore. À cause de ces changements, plusieurs cycles biogéochimiques cruciaux se retrouvent perturbés et notamment le cycle du carbone et la matière organique dissoute (dissolved organic matter, DOM). Dans ce contexte, l’Arctique est une région d’étude particulièrement intéressante car cette région se réchauffe 3 à 4 fois plus vite que le reste de la planète. Cependant, malgré le grand nombre d’études se concentrant sur ces problématiques, notre compréhension de la DOM dans les régions avec une couverture de glace saisonnière demeure incomplète. Pour ce faire, deux objectifs principaux ont été identifiés et divisés en deux chapitres. Tout d’abord dans le chapitre 2, nous allons chercher à évaluer les changements temporels de la quantité et de la qualité de la DOM dans Goose Creek (nord du Manitoba, Canada), en mettant l'accent sur les crues printanières et l'hiver, deux phases qui sont actuellement sous-représentées dans la littérature. Dans le chapitre 3, nous visons à 1) comparer l'efficacité d’un consortium de bactéries cultivables, le SBI modifié, par rapport à chaque souche prise individuellement dans la biodégradation de la DOM ; 2) identifier les facteurs qui influencent le processus de dégradation, tels que la saisonnalité et le site d'échantillonnage. Nos résultats ont permis de mettre en évidence que la quantité, par les mesures de carbone organique dissout (dissolved organic carbon, DOC), et la qualité, par les mesures d’absorbance et de fluorescence, changent de façon importante au cours des saisons. En hiver, une grande partie de la rivière est gelée, concentrant la DOM dans un volume d’eau plus faible et donc les concentrations augmentent. De plus, le système est plus influencé par la matière humic-like car l’activité des microorganismes est beaucoup plus faible en hiver. Au début de la débâcle, la neige fond et dilue rapidement la DOM. Puis lors de la fonte de la glace, il y a un apport de matière terrigène mais également le début de l’intensification des activités biologiques y compris bactériennes qui vont dégrader et transformer la DOM. En été, la hausse des températures et le retour de la lumière sont davantage propices à l’activité photosynthétiques qui vont dégrader beaucoup plus de DOM que pendant les autres saisons. C’est donc à cette période que l’on retrouve les valeurs de DOC les plus faibles. En termes de contribution journalière, 0,27% de DOC a été trouvé pendant les jours d'été, ce qui est 44% de moins que pendant la débâcle printanière. De même, la contribution journalière de 0,57% du signal d’absorbance mesuré à 350 nm (aCDOM(350)) pendant la débâcle est supérieure à celle de l'été et de l'hiver combinés (0,52%). Cependant, la matière organique fluorescente (fluorescent dissolved organic matter, FDOM) se comporte différemment, la majorité de la contribution journalière de la FDOM (0,72-0,78%) se situant en été. Par conséquent, une étude de toutes les parties de la DOM pendant la période de crue serait beaucoup plus bénéfique. Ces résultats de différences de composition de la DOM en fonction de la saison impacte également la biodégradation par les bactéries de la DOM. Pour cette étude, un mélange de bactéries standardisé, le SBI modifié, a été utilisé afin d’avoir plus de contrôles sur les microorganismes utilisés lors des expériences d’incubation. Ce SBI modifié a montré être plus efficace et plus proche de la réalité qu’une souche de bactérie utilisée individuellement. Nous avons également montré que cette expérience était possible dans des conditions proches des conditions environnementales retrouvées lors de l’échantillonnage de rivières Arctiques avec notamment des températures faibles (4°C dans notre expérience). Il a été prouvé que, pendant l’hiver, il n’y a quasiment pas de dégradation extérieure qui se produit et c’est donc à cette période que nous allons retrouver la plus grande proportion de composés protein-like (59%) par rapport aux humic-like (41%). De nouveau la débâcle a une importance car, comme vu précédemment, beaucoup de changements se produisent dans la quantité et la qualité de la DOM, ce qui impacte la biodégradation. Enfin, le site d’échantillonnage n’est pas à négliger. Malgré une diminution par 4 fois du nombre de pics moléculaires mesurés par spectrométrie de masse à temps de vol après 28 jours d’incubation dans les deux échantillons collectés en amont et en aval du marais, un plus grand pourcentage de composés biorésistants a été conservé sur le site en amont (59 vs 20%). Ce résultat se retrouve également en comparant les échantillons similaires pris sur la Rivière-aux-Cerises et à Goose Creek. Ces conclusions vont donc permettre d’améliorer notre compréhension de la production et du devenir de la DOM dans les régions avec une couverture de glace saisonnière qui se transforment rapidement en réponse aux changements climatiques. En continuant de monitorer ces systèmes, il sera également possible d’étudier plus en détail l’impact de ces changements climatiques.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".