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Enregistrement W1712089805 · doi:10.1080/07038992.2015.1048849

Surfactant Associated Bacteria in the Sea Surface Microlayer: Case Studies in the Straits of Florida and the Gulf of Mexico

2015· article· en· W1712089805 sur OpenAlexaffvenue
Bryan T. Hamilton, Cayla Dean, Naoko Kurata, K. Vella, Alexander Soloviev, Aurélien Tartar, Mahmood Shivji, Silvia Matt, William Perrie, Susanne Lehner, B. Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacing slickWater columnSynthetic aperture radarOceanographySurface waterPulmonary surfactantAdvectionSurface layerBacteriaEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryGeologyMineralogyLayer (electronics)Environmental engineeringPhysicsRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. Certain genera of bacteria found in the near-surface layer of the ocean can be involved in the production and decay of surface active materials (surfactants), resulting in slicks on the sea surface. Slicks can be observed with airborne or satellite-based synthetic aperture radar (SAR). Here, we report results that point to a connection between the presence of surfactant-producing bacteria in the upper layer of the ocean and slicks, observed visually and in SAR imagery of the sea surface. From DNA analysis of in situ samples taken during RADARSAT-2 satellite overpass in the Straits of Florida during the 2010 Deepwater Horizon oil spill, we found a higher abundance of known surfactant-producing bacteria in the slick compared to the nonslick area; furthermore, a higher abundance of these bacteria were observed in the water column compared to those taken from the sea surface. Surfactants produced by marine bacteria in the organic matter-rich water column can then be transported to the sea surface through diffusion or advection. Within a certain range of wind-wave conditions, the organic materials (such as dissolved oil) in the water column processed by surfactant-associated bacteria can, thus, be monitored with high-resolution remote sensing techniques.Résumé. Certains genres de bactéries présents près de la surface de l'océan peuvent être impliqués dans la production et la décomposition de matières actives à la surface (agents tensioactifs), causant des films sur la surface de l'océan. Ces films peuvent être observés à l'aide de radars à synthèse d'ouverture (RSO) aéroportés ou satellitaires. Ici, nous rapportons des résultats qui suggèrent un lien entre la présence de bactéries productrices d'agents tensioactifs dans la couche supérieure de l'océan et des films observés visuellement et dans l'imagerie RSO de la surface de l'océan. À partir d'analyses d'ADN provenant d'échantillons in situ pris lors du passage du satellite RADARSAT-2 au-dessus du détroit de Floride au cours du déversement de pétrole de la plateforme Deepwater Horizon en 2010, nous avons trouvé une plus grande abondance de bactéries connues comme productrices d'agents tensioactifs dans la nappe par rapport à la zone à l'extérieur de la nappe. En outre, une plus grande abondance de ces bactéries a été observée dans la colonne d'eau par rapport à la surface. Les agents tensioactifs produits par les bactéries marines dans la colonne d'eau riche en matière organique peuvent ensuite être transportés à la surface de l'océan par diffusion ou advection. Dans une certaine gamme de conditions de vent et de vagues, les matières organiques (tels que le pétrole dissous) dans la colonne d'eau transformées par des bactéries qui sont associées à des agents tensioactifs peuvent ainsi être surveillées par des techniques de télédétection à haute résolution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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