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Enregistrement W2075026416 · doi:10.1139/cjm-2012-0735

Diversity of bacterial community during spring phytoplankton blooms in the central Yellow Sea

2013· article· en· W2075026416 sur OpenAlexvenueno aff
Min Liu, Yi Dong, Wuchang Zhang, Jun Sun, Feng Zhou, Jingling Ren, Shixiang Bao, Tian Xiao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésPhytoplanktonSpring (device)Algal bloomEcologySpring bloomDiversity (politics)BiologyOceanographyBacterioplanktonGeographyEnvironmental scienceNutrientGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial community diversity and the effects of environmental factors on bacterial community composition during 2 spring phytoplankton blooms in the central Yellow Sea were investigated by using denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and multivariate statistical analysis. The Shannon-Weaver indices (H') of bacterial diversity from samples at station B23 were higher than those at station B20. Cluster analysis based on DGGE band patterns indicated temporal variations of bacterial community at the 2 bloom stations but a vertical distribution pattern only at station B20. The predominant bacterial groups were affiliated with Alphaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Cytophaga-Flavobacterium-Bacteroides, Deltaproteobacteria, and Actinobacteria. The effects of environmental factors on bacterial community were analyzed by canonical correspondence analysis. Bacterial community structures were significantly affected by silicate at station B20 and by Paralia sulcata and Heterocapsa spp. at station B23. From the results, phytoplankton species composition had a significant effect on bacterial community structure during phytoplankton blooms in the central Yellow Sea.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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