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Enregistrement W1496857805 · doi:10.4319/lom.2009.7.21

A sea‐going continuous culture system for investigating phytoplankton community response to macro‐ and micro‐nutrient manipulations

2009· article· en· W1496857805 sur OpenAlexaff
Lisa D. Pickell, Mark L. Wells, Charles G. Trick, William P. Cochlan

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhytoplanktonOceanographyBiomass (ecology)Environmental scienceNitratePlanktonNutrientEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous cultures can provide refined insights on the response of phytoplankton communities to small changes in nutrient flux, however are logistically more challenging to perform at sea than batch cultures. Here we describe the design and successful testing of a new continuous culture system for shipboard experiments using natural phytoplankton communities. Using this system, we studied the effects of nitrate amendments in coastal waters of the Pacific Northwest, and low‐level iron additions in High Nitrate, Low Chlorophyll (HNLC) waters of the subarctic Pacific. With nitrate amendments the coastal phytoplankton community showed proportional increases in chlorophyll biomass and appeared to achieve dynamic steady state as biomass, nutrient drawdown, and photo‐physiology stabilized after 4 d. In contrast, biomass did not reach steady state with iron amendment in the 10‐d HNLC experiment, however a major transition in dominant phytoplankton from small autotrophic flagellates to the toxigenic diatom Pseudo‐nitzschia was observed. This new continuous culture design demonstrated high precision in flow rates, good mixing within culture vessels, and was simple to operate at sea. This system provides an effective platform for investigating small changes in macro‐ and micro‐nutrient flux on the growth of individual phytoplankton species and, in turn, the trajectory of planktonic ecosystems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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