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Enregistrement W2130455540 · doi:10.3354/ame038269

Phytoplankton community structure changes following simulated upwelled iron inputs in the Peru upwelling region

2005· article· en· W2130455540 sur OpenAlexaff
C. E. Hare, GR DiTullio, CG Trick, Steven W. Wilhelm, KW Bruland, EL Rue, David A. Hutchins

Notice bibliographique

RevueAquatic Microbial Ecology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésUpwellingPhytoplanktonOceanographyBiogeochemical cycleEnvironmental scienceCommunity structureChlorophyll aIron fertilizationEcologyNutrientBiologyGeologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of iron on phytoplankton community structure in 'High Nutrient Low Chlorophyll' regions of the ocean have been examined using both shipboard batch cultures (growouts) and open ocean mesoscale fertilization experiments.The addition of iron in these areas frequently results in a shift from communities dominated by small non-siliceous species towards ones dominated by larger diatoms.We used a new shipboard continuous culture experimental design in iron-limited Peru upwelling waters to examine shifts in phytoplankton structure and their biogeochemical consequences following simulated upwelled iron inputs.By allowing the added iron to pre-equilibrate with natural seawater ligands, we were able to supply iron in realistic chemical species at rates and concentrations similar to those found in upwelled waters off Peru.The community shifted strongly from cyanobacteria towards diatoms, and the extent of this shift was proportional to the increase in iron supply.Eukaryotic nanophytoplankton were the first to respond to the iron addition, followed by a community dominated by small pennate diatoms by Day 5.These community changes led to increased biogenic silica:particulate organic nitrogen (BSi:PON) and biogenic silica:particulate organic carbon (BSi:POC) production ratios, driven mainly by increases in diatom numbers with increasing iron.Our experiment demonstrated both similarities to and differences with parallel growout experiments and previous mesoscale fertilization experiments, and suggest that the shipboard continuous culture method can be applied to questions that cannot be easily addressed by either of these previous iron addition techniques.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations36
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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