Allochthonous inputs of riverine picocyanobacteria to coastal waters in the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
The observed onset of climate change at high northern latitudes has highlighted the need to establish current baseline conditions in the Arctic Ocean, and has raised concern about the potential for the invasion and growth of biota that have warm temperature optima, such as cyanobacteria. In this study, we used 16S rRNA gene sequences as a molecular marker to evaluate the hypothesis that Arctic rivers provide a major inoculum of cyanobacteria into the coastal Arctic Ocean. Surface samples were collected along a transect extending from the Mackenzie River (Northwest Territories, Canada), across its estuary, to 200 km offshore at the edge of the perennial Arctic pack ice (Beaufort Sea). The highest picocyanobacteria concentrations occurred in the river, with concentrations an order of magnitude lower at offshore marine stations. The 16S rRNA gene clone libraries of five surface samples and five strains along this gradient showed that the cyanobacterial sequences were divided into eight operational taxonomic units (OTUs), six OTUs closely related to freshwater and brackish Synechococcus and two OTUs of filamentous cyanobacteria. No typically marine Synechococcus sequences and no Prochlorococcus sequences were recovered. These results are consistent with the hypothesis of an allochthonous origin of picocyanobacteria in the coastal Arctic Ocean, and imply survival but little net growth of picocyanobacteria under the present conditions in northern high-latitude seas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».