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Enregistrement W2165513401 · doi:10.1139/w08-117

Microbial genesis, life and death in glacial iceThis article is one of a selection of papers in the Special Issue on Polar and Alpine Microbiology.

2009· review· en· W2165513401 sur OpenAlexvenueno aff
P. B. Price

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Polar Programs
Mots-clésGlacial periodDepurinationIce ageIce nucleusEarly EarthPermafrostAstrobiologyCosmic rayEcologyBiologyChemistryDNAGeneticsPaleontologyPhysicsNucleation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arguments are given that terrestrial RNA and DNA may have originated in a frozen environment more than 4 billion years ago. Scenarios are developed for atmospheric transport of microbes onto glacial ice, their adaptation to subzero temperatures in the ice, and their incorporation into one of three habitats - liquid veins, mineral grain surfaces, or isolated inside 1 of the crystals that make up polycrystalline ice. The Arrhenius dependence of microbial metabolic rate on temperature is shown to match that required to repair damage owing to spontaneous DNA depurination and amino acid racemization. Even for the oldest glacial ice, microbial lifetime is shown not to be shortened by radiation damage from 238U, 232Th, or 40K in mineral dust in ice, by phage-induced lysis, or by penetrating cosmic radiation. Instead, death of those cells adapted to the hostile conditions in glacial ice is probably due to exhaustion of available nutrients. By contrast, in permafrost microbial death is more likely due to alpha-particle radiation damage from U and Th in the soil and rocks intermixed with ice. For residence times in ice longer than a million years, spore formers may be unable to compete in longevity with vegetative cells that are able to repair DNA damage via survival metabolism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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