Patterns and drivers of carbohydrate budgets in ice algal assemblages from first year <scp>A</scp>rctic sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ongoing changes in sea ice distribution will have major implications for the ecology of the Arctic Ocean. First year ice (FYI) supports abundant ice‐algae communities that produce dissolved and particulate carbohydrates, including extracellular polymeric substances (EPS), which are significant carbon sources, influence ice formation and microbial survival within sea ice, and water column carbon cycling following ice melt. Key drivers of the distribution and composition of these carbohydrates are poorly characterised. Carbohydrates and chlorophyll a concentrations were linearly related in springtime bottom FYI at 36 sites in the Canadian Archipelago region, with high levels of spatial heterogeneity. Nanoeukaryote cell density and phosphate concentration were strong drivers of total and dissolved carbohydrate and uronic acid concentrations. Particulate carbohydrates were strongly related to total bacterial abundance. Dissolved carbohydrates contributed 77% of total carbohydrate: the most abundant (51%) size fraction being dissolved carbohydrates < 8 kDa in size, with dissolved EPS contributing 7% to total carbohydrate. Carbohydrate fractions differed in monosaccharide profiles; dissolved components being glucose rich; particulate EPS containing more mannose, xylose, fucose and arabinose. These profiles corresponded to those of cultured sea‐ice diatoms. Microbial abundance, silicate, nitrate and phosphate concentration and ice thickness were important environmental drivers, with thicker ice containing relatively more particulate EPS, with thinner ice containing high amounts of glucose‐rich smaller‐sized carbohydrate moieties. Changes in ice characteristics will alter the relative balance of labile and refractory carbohydrates generated within bottom ice layers, with implications for food webs and carbon turnover in the warming 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».