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Enregistrement W1966631940 · doi:10.1111/j.1550-7408.2005.05202003_1_2.x

Short‐term dynamics and long‐term recolonization of protozoa in soil

2005· article· en· W1966631940 sur OpenAlexaff
Sina M. Adl, David C. Coleman

Notice bibliographique

RevueJournal of Eukaryotic Microbiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyChronosequenceAbundance (ecology)Ecological successionEcologyTillageSampling (signal processing)LitterProtozoaEcosystemRelative species abundanceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most studies of Protozoa in the soil are based on the “most probable number” (MPN) estimates from cultured sub‐samples. This approach has been criticized in recent years by protistologists. In order to work around these criticisms, we have tried to develop a set of procedures that rely on direct counts, without culturing. We show that the method is more sensitive and requires less effort than the MPN approach. Our species extractions focus on “active species at the time of sampling”, and we tried to estimate the variation between days, as species adjust to soil moisture and temperature changes over several days. These variations are compared to species composition and abundance fluctuations observed between seasons, in decomposing leaf litter bags. We also obtained abundance and community structure data based on samples from a 25‐year agro‐ecosystem chronosequence under no‐tillage management. We found that direct count methods, without prior culturing of samples, were more sensitive in detecting changes over several days, over several months, and in decadal succession from field samples. This provides a great advantage over culture‐based methods that generally fail to distinguish between encysted and re‐activated species.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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