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Enregistrement W2278519007 · doi:10.1038/ismej.2016.4

Bacterial communities from Arctic seasonal sea ice are more compositionally variable than those from multi-year sea ice

2016· article· en· W2278519007 sur OpenAlexafffundabout
Ido Hatam, Benjamin Lange, Justin Beckers, Christian Haas, Brian Lanoil

Notice bibliographique

RevueThe ISME Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésSea iceArcticBiologyArctic ice packBiogeochemical cycleAbundance (ecology)OceanographyPhysical geographyEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic sea ice can be classified into two types: seasonal ice (first-year ice, FYI) and multi-year ice (MYI). Despite striking differences in the physical and chemical characteristics of FYI and MYI, and the key role sea ice bacteria play in biogeochemical cycles of the Arctic Ocean, there are a limited number of studies comparing the bacterial communities from these two ice types. Here, we compare the membership and composition of bacterial communities from FYI and MYI sampled north of Ellesmere Island, Canada. Our results show that communities from both ice types were dominated by similar class-level phylogenetic groups. However, at the operational taxonomic unit (OTU) level, communities from MYI and FYI differed in both membership and composition. Communities from MYI sites had consistent structure, with similar membership (presence/absence) and composition (OTU abundance) independent of location and year of sample. By contrast, communities from FYI were more variable. Although FYI bacterial communities from different locations and different years shared similar membership, they varied significantly in composition. Should these findings apply to sea ice across the Arctic, we predict increased compositional variability in sea ice bacterial communities resulting from the ongoing transition from predominantly MYI to FYI, which may impact nutrient dynamics in the Arctic Ocean.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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