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Enregistrement W1514360038 · doi:10.1080/14634988.2013.826115

Microbial foodweb comparison of the Laurentian Great Lakes during the summers of 2001–2004

2013· article· en· W1514360038 sur OpenAlexaffabout
M. Munawar, I. F. Munawar, M. Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPicoplanktonMicrobial loopTrophic levelPhytoplanktonAutotrophBiomass (ecology)HeterotrophBacterioplanktonEnvironmental sciencePlanktonTrophic state indexEcologyProductivityMixotrophBiologyNutrientBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A structural and functional assessment of the microbial foodweb of Lakes Superior, Huron, Erie and Ontario was undertaken during late summer (August) between 2001 and 2004. One lake was sampled in each year. Our analysis included microscopic enumerations of bacteria, autotrophic picoplankton, phytoplankton, heterotrophic nanoflagellates and ciliates coupled with radioisotope tracer measurements of primary productivity (14C) and bacterial growth (3H). Phytoplankton biomass was highest on average in Lake Erie (≈1.9 g m−3) and lowest in Lake Ontario (≈0.2 g m−3), whereas microbial loop biomass was highest in Lake Ontario (≈2.4 g m−3) and lowest in Lake Huron (≈0.1 g m−3). The organic carbon pool was found to be predominantly autotrophic (>80%) in Lakes Superior (≈280 mg C m−3), Huron (≈195 mg C m−3) and Erie (≈660 mg C m−3) and smaller picoplankton had the highest carbon turnover rates (≈0.4–1.5 d−1). However, in Lake Ontario (≈335 mg C m−3) the carbon pool was about 75% heterotrophic and larger net plankton had the highest carbon turnover rates (≈6.8 d−1). Despite differences in trophic state, the microbial foodwebs of Lakes Superior, Huron and Erie appeared to function in a similar and efficient manner. In contrast, the microbial foodweb of Lake Ontario appeared to be unhealthy with autochthonous production being sequestered by heterotrophic nanoflagellates. More detailed work is needed to understand the foodweb linkages both within the Great Lakes and among them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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