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Enregistrement W2110192835 · doi:10.1111/j.1529-8817.2011.01103.x

SPECIES‐SPECIFIC VARIATION IN FATTY ACID CONCENTRATIONS OF FOUR PHYTOPLANKTON SPECIES: DOES PHOSPHORUS SUPPLY INFLUENCE THE EFFECT OF LIGHT INTENSITY OR TEMPERATURE?<sup>1</sup>

2011· article· en· W2110192835 sur OpenAlexaff
Maike Piepho, Michael T. Arts, Alexander Wacker

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLight intensityAlgaeDiatomPhosphorusScenedesmusPhytoplanktonGreen algaeChlorophytaBotanyTrophic levelFatty acidPhotosynthesisEnvironmental chemistryAnimal scienceEcologyNutrientBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested, in the laboratory, the influence of light intensity, temperature, and phosphorus (P) supply on fatty acid (FA) concentrations of four freshwater algae: the green algae Scenedesmus quadricauda (Turpin) Bréb. and Chlamydomonas globosa J. Snow, the cryptophyte Cryptomonas ovata Ehrenb., and the diatom Cyclotella meneghiniana Kütz. We investigated the main and interactive effects of two variables on algal FA concentrations (i.e., light intensity and P supply or temperature and P supply). Interactive effects of light intensity and P supply were most pronounced in C. meneghiniana, but were also found in S. quadricauda and C. ovata. Changes in several saturated and unsaturated FA concentrations with light were more distinct in the low-P treatments than in the high-P treatments. Interactive effects of temperature and P supply on various FA concentrations were observed in all four species, but there was no consistent pattern. In lake ecosystems, P limitation often coincides with high light intensities and temperatures in summer. Therefore, it is important to examine how combinations of these environmental conditions affect FA concentrations of primary producers that are important sources of FAs for higher trophic levels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations73
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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