Expressing biomarker data in stoichiometric terms: shifts in distribution and biogeochemical interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative biomarker analysis is an invaluable tool used routinely by organic geochemists to interpret and explain environmental processes. Since the advent of organic geochemistry, all levels of biomarker methodology from wet chemistry to data interpretation have significantly advanced; however, an important aspect of data analysis has remained constant and that is the expression of biomarkers in terms of mass (e.g., mg gOC −1 ). We argue that biomarkers are more appropriately expressed in terms of moles (e.g., mmol molOC −1 ) to better reflect molecular‐level distribution of compounds of interest, as well as introducing a chemical consistency for better comparability and transferability between data sets. Using modeled and real data culled from the literature, we demonstrate that the use of moles is not a trivial conversion and that distribution and relative weighting of biomarker data sets are shifted and affect the total data structure. The shift is sometimes strong enough to exert changes in interpretation (e.g., microbial abundance in an estuarine system), alter proxies (e.g., terrestrial‐to‐aquatic ratio), and potentially influence the use of multivariate statistical methods (e.g., principal components analysis).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».