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Enregistrement W2079229657 · doi:10.1111/j.1574-6941.1995.tb00159.x

Algal growth enhancement by bacteria: Is consumption of photosynthetic oxygen involved?

2006· article· en· W2079229657 sur OpenAlexafffund
Jean‐Luc Mouget, Azzeddine Dakhama, Marc C. Lavoie, J. de la Noüe

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFederation of European Microbiological Societies
Mots-clésPhotosynthesisBiologyChlorellaOxygenOxygen tensionBacterial growthBacteriaAlgaeChlorella vulgarisScenedesmusBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas diminuta and P. vesicularis, two obligate aerobes isolated from laboratory algal cultures, stimulated the growth of the green microalgae Scenedesmus bicellularis and Chlorella sp., without releasing any growth promoting substance. An intimate contact between both microorganisms was necessary for significant algal growth enhancement. The possibility of algal growth stimulation by bacterial attenuation of photosynthetic oxygen tension was indirectly examined by simulating the effect of bacteria through a physical removal of oxygen (air suction). Vacuum-treated cultures showed an increase in growth rate and photosynthetic activity as compared to the control, a result which cannot be explained by differences in CO2/HCO3− pump activity. In the presence of P. diminuta, the photosynthetic activity of S. bicellularis was more strongly stimulated under a limited concentration of inorganic carbon. It is suggested that, apart from a CO2 supply, aerobic bacteria can promote algal growth by reducing the photosynthetic oxygen tension within the microenvironment of the algal cells, thereby creating more favorable conditions for optimal photosynthetic algal growth.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations158
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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