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Enregistrement W2171669134 · doi:10.3354/ame01553

Virus-driven nitrogen cycling enhances phytoplankton growth

2012· article· en· W2171669134 sur OpenAlexafffundabout
EJ Shelford, Mathias Middelboe, Eva Friis Møller, Curtis A. Suttle

Notice bibliographique

RevueAquatic Microbial Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhytoplanktonAmmoniumBiologyEcologyNutrientChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses have been implicated as major players in aquatic nutrient cycling, yet few data exist to quantify their significance.To determine the effect of viruses on ammonium regeneration by bacteria, experiments were carried out in the oligotrophic Indian Ocean and productive False Creek, Vancouver, Canada.Bacteria were concentrated and then diluted with virus-free water to reduce virus abundance, or with virus-replete water to restore natural virus abundances.Virus-replete treatments showed increased ammonium concentrations compared to treatments with viruses removed (differences of 0.287 ± 0.14 and 1.44 ± 0.73 µmol l -1 , mean ± SD, in the Indian Ocean and False Creek, respectively).Bacterial abundances were lower, while phytoplankton abundances and chlorophyll a (chl a) concentrations were greater in the virus-replete treatments, consistent with the increased availability of ammonium in the presence of viruses.These data demonstrate that viral lysis leads to ammonium production, likely through the liberation of dissolved organic N that is remineralised by uninfected bacteria.In turn, the released ammonium fuels primary production.These results show that viruses play a critical role in the marine N cycle, and suggest that viral lysis likely supplies a significant portion of the global N requirements of phytoplankton.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations110
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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