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Enregistrement W1996417845 · doi:10.1139/b05-074

Algae lacking carbon-concentrating mechanisms

2005· article· en· W1996417845 sur OpenAlexvenueno aff
John A. Raven, Lucy Ball, John Beardall, Mario Giordano, Stephen C. Maberly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Environment Research Council
Mots-clésAlgaeCyanobacteriaGreen algaePhotosynthesisBiologyRed algaeBotanyLittoral zoneSupralittoral zoneTotal inorganic carbonEcologyBrown algaeCarbon dioxidePaleontologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the algae and cyanobacteria that have been critically examined express a carbon-concentrating mechanism (CCM) when grown at, or below, the current atmospheric CO2 concentration. This paper considers algae that appear to lack a CCM. Critical examination of the evidence on which the presence or absence of a CCM is decided shows that more information is frequently needed before the criteria can be fully applied. Examples are the pathways of glycolate metabolism in nongreen algae, and the 13C/12C discrimination shown by form ID Rubisco in vitro. The available evidence suggests that the algae lacking CCMs are some terrestrial green microalgae, some florideophyte freshwater red macroalgae, and a number of florideophyte red macroalgae from the supralittoral, littoral, and sublittoral, and almost all of the freshwater chrysophytes and synurophytes examined. Certain environmental, biochemical, and biophysical factors may permit the occurrence of algae lacking CCMs. The absence of CCMs is presumably the plesiomorphic (i.e., ancestral) condition in cyanobacteria (and algae?).Key words: CO2 diffusion, chrysophyte algae, ecology, evolution, green algae, photosynthesis, red algae.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations184
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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