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Enregistrement W1965897466 · doi:10.3354/ame01446

Effect of ocean acidification on microbial diversity and on microbe-driven biogeochemistry and ecosystem functioning

2010· article· en· W1965897466 sur OpenAlexfundno aff
Jie Liu, Markus G. Weinbauer, Cornelia Maier, Minhan Dai, Jean‐Pierre Gattuso

Notice bibliographique

RevueAquatic Microbial Ecology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Polaire Français Paul Emile VictorAgence Nationale de la RecherchePolar Knowledge Canada
Mots-clésOcean acidificationBiogeochemistryEcologyEcosystemOceanographyMicrobial ecologyMicrobial loopEnvironmental scienceArchaeaBiologySeawaterEnvironmental chemistryFood webChemistryBacteriaGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ocean absorbs about 25% of anthropogenic CO 2 emissions, which alters its chemistry. Among the changes of the carbonate system are an increase in the partial pressure of CO 2 (pCO 2 ) and a decline of pH; hence, the whole process is often referred to as 'ocean acidification'. Many microbial processes can be affected either directly or indirectly via a cascade of effects through the response of non-microbial groups and/or through changes in seawater chemistry. We briefly review the current understanding of the impact of ocean acidification on microbial diversity and processes, and highlight the gaps that need to be addressed in future research. The focus is on Bacteria, Archaea, viruses and protistan grazers but also includes total primary production of phytoplankton as well as species composition of eukaryotic phytoplankton. Some species and communities exhibit increased primary production at elevated pCO 2 . In contrast to their heterocystous counterparts, nitrogen fixation by non-heterocystous cyanobacteria is stimulated by elevated pCO 2 . The experimental data on the response of prokaryotic production to ocean acidification are not consistent. Very few other microbial processes have been investigated at environmentally relevant pH levels. The potential for microbes to adapt to ocean acidification, at either the species level by genetic change or at the community level through the replacement of sensitive species or groups by non-or less sensitive ones, is completely unknown. Consequently, the impact of ocean acidification on keystone species and microbial diversity needs to be elucidated. Most experiments used a short-term perturbation approach by using cultured organisms; few were conducted in mesocosms and none in situ. There is likely a lot to be learned from observations in areas naturally enriched with CO 2 , such as vents, upwelling and near-shore areas.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations179
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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