Growth and specific P-uptake rates of bacterial and phytoplanktonic communities in the Southeast Pacific (BIOSOPE cruise)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Predicting heterotrophic bacteria and phytoplankton specific growth rates (μ ) is of great scientific interest. Many methods have been developed in order to assess bacterial or phytoplankton μ. One widely used method is to estimate μ from data obtained on biomass or cell abundance and rates of biomass or cell production. According to Kirchman (2002), the most appropriate approach for estimating μ is simply to divide the production rate by the biomass or cell abundance estimate. Most methods using this approach to estimate μ are based on carbon (C) incorporation rates and C biomass measurements. Nevertheless it is also possible to estimate μ using phosphate (P) data. We showed that particulate phosphate (PartP) can be used to estimate biomass and that the P uptake rate to PartP ratio can be employed to assess μ. Contrary to other methods using C, this estimator does not need conversion factors and provides an evaluation of μ for both autotrophic and heterotrophic organisms. We report values of P-based μ in three size fractions (0.2–0.6; 0.6–2 and >2 μm) along a Southeast Pacific transect, over a wide range of P-replete trophic status. P-based μ values were higher in the 0.6–2 μm fraction than in the >2 μm fraction, suggesting that picoplankton-sized cells grew faster than the larger cells, whatever the trophic regime encountered. Picoplankton-sized cells grew significantly faster in the deep chlorophyll maximum layer than in the upper part of the photic zone in the oligotrophic gyre area, suggesting that picoplankton might outcompete >2 μm cells in this particular high-nutrient, low-light environment. P-based μ attributed to free-living bacteria (0.2-0.6 μm) and picoplankton (0.6–2 μm) size-fractions were relatively low (0.11±0.07 d−1 and 0.14±0.04 d−1, respectively) in the Southeast Pacific gyre, suggesting that the microbial community turns over very slowly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».