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Enregistrement W2020530423 · doi:10.1111/jpy.12026

Protists in Arctic drift and land‐fast sea ice

2012· article· en· W2020530423 sur OpenAlexafffund
A. Comeau, Philippe Benoit, Mary Thaler, Michel Gosselin, Michel Poulin, Connie Lovejoy

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyArcticSea iceArctic ice packOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate change is having profound impacts on polar ice with changes in the duration and extent of both land-fast ice and drift ice, which is part of the polar ice pack. Sea ice is a distinct habitat and the morphologically identifiable sympagic community living within sea ice can be readily distinguished from pelagic species. Sympagic metazoa and diatoms have been studied extensively since they can be identified using microscopy techniques. However, non-diatom eukaryotic cells living in ice have received much less attention despite taxa such as the dinoflagellate Polarella and the cercozoan Cryothecomonas being isolated from sea ice. Other small flagellates have also been reported, suggesting complex microbial food webs. Since smaller flagellates are fragile, often poorly preserved, and are difficult for non-experts to identify, we applied high throughput tag sequencing of the V4 region of the 18S rRNA gene to investigate the eukaryotic microbiome within the ice. The sea ice communities were diverse (190 taxa) and included many heterotrophic and mixotrophic species. Dinoflagellates (43 taxa), diatoms (29 taxa) and cercozoans (12 taxa) accounted for ~80% of the sequences. The sympagic communities living within drift ice and land-fast ice harbored taxonomically distinct communities and we highlight specific taxa of dinoflagellates and diatoms that may be indicators of land-fast and drift ice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations66
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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