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Enregistrement W2129388905 · doi:10.1139/f05-264

Bacterioplankton production, abundance, and nutrient limitation among lakes of the Mackenzie Delta (western Canadian arctic)

2006· article· en· W2129388905 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Bryan M. Spears, Lance F. W. Lesack

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacterioplanktonDissolved organic carbonNutrientMicrocosmEnvironmental scienceColored dissolved organic matterPhytoplanktonWater qualityAmmoniumEnvironmental chemistryEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of nutrient availability and quality of dissolved organic carbon (DOC) on bacterioplankton production were assessed in six lakes with differing frequencies of river flooding. Bacterial productivity, dissolved nutrients, and DOC were tracked weekly throughout the open-water period of 2001. Inorganic nutrient (N and P) enrichment microcosm experiments were conducted to directly assess the effects of DOC quality (i.e., mixtures of colored and noncolored DOC) and inorganic nutrient limitation on bacterial productivity among the lakes. Averaged over the open-water season, both abundance and production of bacterioplankton increased with decreasing flood frequency (R2 = 0.61 and R2 = 0.78, respectively). Reduced bacterial production occurred in frequently flooded lakes, where colored DOC, light attenuation, and phosphate were high but ammonium was low. Bacterial production was greatest in infrequently flooded lakes, where noncolored DOC and ammonium were high but phosphate was low. Bacterial production was enhanced by amendments of inorganic nutrients in duplicate experiments (two-factor analyses of variance). Production was also enhanced in response to higher concentrations of either colored or noncolored DOC following release from inorganic nutrient limitation. Size fractionated (<1 µm versus >1 µm) N-debt and P-debt bioassays typically showed demand for P and release of N by bacteria in all study lakes.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations32
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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