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Record W7161971252 · doi:10.82308/46943

Methanogen community and activity in Canadian high Arctic soils in response to global warming

2013· dissertation· en· W7161971252 on OpenAlexaboutno aff
Jennifer Allan

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicMethane Hydrates and Related Phenomena
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPermafrostSoil waterMethanogenLoessArctic

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des prévisions récent indiquent qu'avant 2090, jusqu'à 90% des 3 premiers mètres du pergélisol va s'effondre à cause du réchauffement climatique. Ceci augmente les environnements anaérobiques et expose de grandes réserves de carbone à la dégradation microbienne. Ces conditions sont favorables pour la production de méthane (CH4) par les méthanogènes, un gaz ayant un potentiel de réchauffement global 25 fois plus élevé que le dioxyde de carbone (CO2). L'impact de l'augmentation de la température et les substrats sur l'activité et la diversité des bactéries méthanogènes a été étudié dans les sols provenant de l'île d'Axel Heiberg, dans le haut Arctique canadien. La diversité et la production anaérobique de CH4 à partir des substrats : acétate, CO2 et méthanol à été déterminé à 4 et 22° C, et comparé aux productions in situ. La diversité à été déterminer par la « pyrosequencing » du gène de l'ARN ribosomal 16S des Archaeabactéries, et l'abondance par le PCR quantitatif du gène mcrA des méthanogènes. En plus, l'identification des méthanogènes impliquées dans la dégradation du CO2 a été déterminé par la technique appelée « stable isotope probing » (SIP) de l'ADN. La production de CO2 in situ et dans les microcosmes incubés sans substrats était positivement corrélé avec la quantité de matière organique et la température, mais a seulement augmenter avec l'aétate. La production de CH4 était positivement corrélé avec le niveau anaérobique, la température et les substrats, et a été le plus haut avec le CO2. Les Nitrosophaerales étaient l'ordre le plus abundant, constituant 88 % des séquences Archaeabactériens. L'abondance et la diversité des méthanogènes a augmenté avec la profondeur, constituant 1 % des séquences à 30 cm, et 11 % des séquences à 70 cm à cause de l'anaerobicité dans ce dernier. Tous les ordres de méthanogènes ont été détectés, mais les plus communs étaient les Methanomicrobiales et Methanococcales. Les Methanomicrobiales ont aussi augmentés le plus, justqu'à 39.5 % dans le microcosm de 70 cm incubé à 4°C avec le CO2. Cependant, cette augmentation n'a pas été associée avec un augmentation de la production de CH4. Les Methanopyrales ont été le seul ordre impliqué dans l'utilisation du CO2 par le SIP dans le microcosm de 70 cm incubé à 22°C avec le CO2, et donc pourrait avoir un rôle fonctionnel important dans la production de CH4. Comme les prévisions indiquent le CO2 va augmenter considérablement avec le fonds du pergélisol et relâcher du carbone stocké, nos résultats indiquent que ceci pourrait augmenter la production de CH4 provenant des sols de type polygone dans le haut Arctique canadien.

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.071

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.000
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 head0.012
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.246 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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