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Enregistrement W2132918635 · doi:10.4319/lo.2001.46.7.1802

Iron uptake and physiological response of phytoplankton during a mesoscale Southern Ocean iron enrichment

2001· article· en· W2132918635 sur OpenAlexaff
María T. Maldonado, Philip W. Boyd, Julie LaRoche, Robert F. Strzepek, Anya M. Waite, Andrew R. Bowie, Peter Croot, Russell Frew, Neil M. Price

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Water and Atmospheric ResearchUniversity of Otago
Mots-clésPhytoplanktonNitrateEnvironmental chemistryPlanktonMesoscale meteorologyBloomSeawaterOceanographyChemistryGenetic algorithmNutrientBiologyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron supply is thought to regulate primary production in high nitrate, low chlorophyll (HNLC) regions of the sea in both the past and the present. A critical aspect of this relationship is acquisition of iron (Fe) by phytoplankton, which occurs through a complex series of extracellular reactions that are influenced by Fe chemistry and speciation. During the first in situ mesoscale Fe‐enrichment experiment in the Southern Ocean (Southern Ocean iron release experiment [SOIREE]), we monitored the uptake of Fe by three size classes of plankton and their ensuing physiological response to the Fe enrichment. Rates of Fe uptake from both inorganic Fe (Fe′) and organic Fe complexes (FeL) were initially fast, indicative of Fe‐limitation. After Fe enrichment phytoplankton down‐regulated Fe uptake and optimized physiological performance, but by day 12 they had greatly increased their capacity to acquire Fe from FeL. The increase in Fe uptake from FeL coincided with a sixfold decrease in Fe′ that followed the production of Fe‐binding organic ligands. Phytoplankton were able to use organically bound Fe at rates sufficient to maintain net growth for more than 42 d. Adaptation to such shifts in Fe chemistry may contribute to bloom longevity in these polar HNLC waters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations87
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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