Microbial dimethylsulfoniopropionate (DMSP) dynamics along a natural iron gradient in the northeast subarctic Pacific
Notice bibliographique
Résumé
We characterized the effect of an inshore‐offshore gradient in Fe in the northeast subarctic Pacific on the bacterioplankton and phytoplankton assemblages and on the microbial cycling of particulate and dissolved dimethylsulfoniopropionate (DMSPp and DMSPd) and dimethylsulfide (DMS). Averaged concentrations of total dissolved Fe (TDFe) decreased linearly with increasing water density along the transect, from 3.4 nmol L−1 at the two inshore stations to 1.0 nmol L−1 at the offshore stations, as a result of the vertical and lateral mixing between the Fe‐rich coastal water and the Fe‐poor Alaska Current. The Fe‐rich inshore stations were dominated by diatoms and characterized by low DMSPp : chlorophyll a (Chl a) ratios (ca. 26 nmol [g−1) and bacterial DMS yield (< 4%). In contrast, the Fe‐poor offshore stations were dominated by prymnesiophytes and exhibited high DMSPp : Chl a ratios (ca. 84 nmol [g−1) and bacterial DMS yield (8%). Chl a, DMSPp, and the abundance of total bacteria and three bacterial clades (Gammaproteobacteria, Roseobacter, and Betaproteobacteria) were positively correlated with the TDFe gradient. At the Fe‐poor offshore stations, the positive correlation found between TDFe and the DMSPp : Chl a ratios suggests that Fe supplied by mixing stimulated DMSP production in the prymnesiophyte‐dominated assemblage, a response similar to that generally observed during the first days of most of the large‐scale ocean iron fertilizations (OIFs). These results suggest that the stimulation of DMSP production takes place whatever the Fe supply mode: atmospheric dust deposition, as simulated by OIFs, or mixing, as reported in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».