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Enregistrement W2128630856 · doi:10.1046/j.1365-2672.2002.01576.x

Stimulation of Alexandrium fundyense growth by bacterial assemblages from the Bay of Fundy

2002· article· en· W2128630856 sur OpenAlexaff
Manon Ferrier, Jennifer L. Martin, Juliette N. Rooney‐Varga

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Microbiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésBayBiologyMarine bacteriophageBloomAlexandrium tamarenseAlgal bloomBacteriaEcologyOceanographyPhytoplanktonGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To evaluate the influence of marine bacterial assemblages from the Bay of Fundy on Alexandrium fundyense str. CB301 growth. METHODS AND RESULTS: Bacterial assemblages were collected from the Bay of Fundy during an Alexandrium spp. bloom, serially diluted to extinction and inoculated into axenic CB301 cultures. Bacterial assemblages dramatically enhanced CB301 growth. Retrieval and analysis of 16S rDNA fragments revealed an Alteromonas sp. strain to be the only detectable bacterium in all assemblages that promoted A. fundyense and the sole bacterium found in the most dilute inoculum that promoted A. fundyense. While this bacterium has not yet been isolated, other isolates obtained from the assemblages did not stimulate A. fundyense, indicating that the observed stimulation was not a general effect of marine bacteria. CONCLUSIONS: Bay of Fundy marine bacterial assemblages dominated by a member of the family Alteromonadaceae were found to dramatically stimulate growth of A. fundyense. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: These results show that native bacteria have the potential to dramatically promote the growth of A. fundyense and may play an important role in influencing A. fundyense dynamics in the Bay of Fundy.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations100
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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