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Record W7065518696

Earthworm interactions with denitrifying bacteria in riparian buffers: significance for nitrogen dynamics from the physiological to ecological scales

2014· dissertation· en· W7065518696 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicParticle Detector Development and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEarthwormLumbricus terrestrisMicrocosmDenitrificationRiparian zoneSoil biologyDenitrifying bacteriaMesocosm
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les zones ripariennes (ZR), la dénitrification est la majeure source d'azote (N) perdu sous forme de gaz. Il a été démontré que la présence de vers de terre (VDT) affecte la dénitrification dans le sol à différentes échelles temporelles et spatiales (en conditions contrôlées et au champs). Cependant, il est nécessaire d'étudier l'impact à petite échelle des VDT sur la dénitrification afin de pouvoir l'extrapoler à l'échelle du champs. Cette thèse a pour objectif de déterminer comment les interactions entre les VDT et les bactéries dénitrifiantes affectent les dynamiques de l'N au niveau physiologique et au niveau de la drilosphère pour déterminer ensuite si ces interactions sont détectables sur le terrain. Dans une étude au laboratoire (échelle physiologique), des VDT ont été nourris avec des substrats organiques de rapports C/N variés tout en maintenant un rapport C/N constant de leurs tissus musculaires (3,37 à 5,35). Le taux de dénitrification des L. terrestris adultes était plus élevé avec un mélange à base de soja riche en N plutôt qu'avec la mousse de tourbe (P < 0.05). En revanche, les taux de dénitrification de A. tuberculata étaient plus variables. Ces résultats suggèrent que les VDT produisent des formes gazeuses d'N: les écosystèmes avec une population abondante de L. terrestris sont plus à risque de produire des flux élevés de N2O et de N2 en présence de substrats organiques riches en N. Une autre étude au laboratoire (drilosphère) de 69 jours a démontré que la présence de VDT augmentait de 50% le cumul de N2O émis dans le sol sec mais le diminuaient de 34% dans le sol humide et le réduisaient de 82% en présence de cycles d'assèchement-réhumidification. La dénitrification potentielle (DEA) augmentait en présence de VDT (P < 0.05). L'interaction des traitements VDT × humidité du sol a affecté l'abondance des gènes 16S rRNA, nirS et nosZ (P < 0.05). À la vue de ces résultats, les diminutions des cumuls de N2O émis causées par les VDT, en conditions humides ou lors cycles d'assèchement-réhumidification, sont dues à une stimulation des bactéries consommatrices de N2O et à une modification de la composition des microorganismes dénitrifiants du sol. De plus, la présence de VDT pourrait diminuer les émissions de N2O des sols saturés en eau. À l'échelle du terrain, les données démographiques sur les VDT ont été récoltées du printemps à l'automne 2012, dans des ZR temporairement inondées (TR) et non inondées (NR) du Québec, au Canada. Les zones TR présentaient une plus grande diversité (9 espèces) ainsi qu'une biomasse plus importante de VDT que les zones NR (6 espèces). La population et la biomasse des VDT étaient plus élevées au printemps et à l'automne 2012 mais déclinaient en été 2012. En présence de VDT, la DEA était 1,5 fois plus petite dans les zones TR et 1,2 fois plus petite dans les zones NR. L'analyse causale des données suggère qu'au contraire des VDT, l'humidité, l'ammonium et le rapport C:N du sol influence directement la DEA. Les interactions entre les VDT et les microorganismes dénitrifiants dans les ZR seraient alors la résultante de l'humidité du sol et des concentrations en substrats disponibles. En conclusion, mes résultats indiquent que les effets mesurés au laboratoire, à l'échelle physiologique, ne peuvent pas être extrapolés à l'échelle du champ. Cependant, les travaux de laboratoire à l'échelle de la drilosphère sont plus pertinents pour déterminer l'influence des VDT sur les émissions réelles de N2O. Finalement, la production de N2O des ZR résulte d'interactions multiples entre l'humidité du sol, les populations de VDT et les microorganismes : l'humidité du sol contrôle le produit final de la dénitrification tandis que les VDT diminuent l'activité des microorganismes dénitrifiants en conditions hydriques saturées. Les VDT influencent les pertes gaseuses azotées des ZR en agissant sur les microorganismes dénitrifiants et sur la disponibilités des substrats nécessaires à la dénitrification.

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 score0.003
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.020
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.232 · 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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Published2014
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