Nitrogen uptake by heterotrophic bacteria and phytoplankton in Arctic surface waters
Notice bibliographique
Résumé
We estimated rates of heterotrophic bacterial and phytoplankton uptake of nitrate, ammonium, and urea using 15N-labelled nitrogen and specific metabolic inhibitors of prokaryote and eukaryote nitrogen metabolism in the surface waters of the North Water (northern Baffin Bay) during autumn that were characterized by the absence of cyanobacteria (comprising prochlorophytes). The percentage of nitrate + ammonium uptake by heterotrophic bacteria ranged between 44 and 78% of the measured total uptake and was the highest when the phytoplankton biomass was relatively low (<2 μg Chlorophyll a L−1). Phytoplankton accounted for a larger fraction (e.g., 58–95%) of urea uptake than heterotrophic bacteria. When our results are combined with those from previous studies carried out in diverse temperate and polar areas, it appears that heterotrophic bacteria account for ∼25% (14–40%; median and interquartile range) of the total nitrate uptake in surface waters with chlorophyll biomass <2 μg L−1. Estimates of new production computed from phytoplankton carbon uptake and f-ratios may be strongly overestimated in regions where nitrate uptake by heterotrophic bacteria is high and the biomass of phytoplankton is low.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».