MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975462817 · doi:10.1139/w05-055

Applying a most probable number method for enumerating planktonic, dissimilatory, ammonium-producing, nitrate-reducing bacteria in oil field waters

2005· article· en· W1975462817 sur OpenAlexafffundvenue
Ruth E. Eckford, Phillip M. Fedorak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLymphatic Education and Research Network
Mots-clésNitrateAutotrophMost probable numberEnvironmental chemistryChemistryAmmoniumBacteriaHeterotrophSulfate-reducing bacteriaAmmoniaBiologyBiochemistrySulfateOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A most probable number (MPN) method was used to enumerate dissimilatory ammonium-producing, nitrate-reducing bacteria (DAP-NRB) in oil field waters and to determine whether they were stimulated by nitrate addition used to control hydrogen sulfide production. An ammonium production medium with 5 carbon and energy sources (acetate, glucose, glycerol, pyruvate, and succinate) and nitrate was used in a 3-tube MPN procedure to enumerate DAP-NRB. These bacteria were detected in 12 of 18 oil field water samples, but they were seldom detected in wellhead samples. Three oil field water samples were amended with nitrate in serum bottles and the numbers of different NRB were determined over a 38-day incubation time. This amendment stimulated increases in the numbers of heterotrophic NRB and autotrophic nitrate-reducing, sulfide-oxidizing bacteria, but DAP-NRB remained a minor portion of these communities. Overall, DAP-NRB were present in many of the oil field waters that were examined but their numbers were low. It appears that DAP-NRB would play a minor role in the consumption of nitrate injected into oil field waters for the control of hydrogen sulfide production.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of MicrobiologyMême sujetGroundwater and Isotope GeochemistryTravaux en français237 207