An evaluation of iron bioavailability and speciation in western Lake Superior with the use of combined physical, chemical, and biological assessment
Notice bibliographique
Résumé
An iron‐dependent cyanobacterial bioreporter (Synechococcus strain KAS101) was used in unison with size‐fractionated iron content (>0.45, <0.45, <0.02 µm), and chemical characterization of iron complexation (C18 resin column) to elucidate the bioavailable forms of iron present in Lake Superior during periods of inverse thermal stratification (May) and strong thermal stratification (September) of the water column. The results provide evidence of organic complexation of iron in Lake Superior waters. Iron in most sampled water was complexed by organic compounds that behaved like fulvic acids, whereas some samples showed evidence for the presence of siderophore‐like compounds. The presence of dissolved organic matter suppressed the cellular luminescence of the bioreporter, indicating an increased iron bioavailability. This effect could result either from the presence of siderophores forming iron complexes that are bioavailable to the bioreporter, or from more indirect effects because of the presence of other organic compounds, such as fulvic acids or polysaccharides. Model ligand additions, iron bioaccumulation, and photo‐oxidation of dissolved organic matter were used to assess the bioavailability of organically complexed iron to the bioreporter. A significant fraction of the iron (40‐100%) was bioavailable to the bioreporter. Iron bioavailability was high enough for the bioreporter not to be iron limited in the water collected from Lake Superior. This measure of bioavailability to picocyanobacteria is relevant because picoplankton accounted for the majority of chlorophyll a in Lake Superior during this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».