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Enregistrement W2514994296 · doi:10.1007/s11120-016-0301-7

Interactive effects of nitrogen and light on growth rates and RUBISCO content of small and large centric diatoms

2016· article· en· W2514994296 sur OpenAlexafffund
Gang Li, Douglas A. Campbell

Notice bibliographique

RevuePhotosynthesis Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceCanada Foundation for InnovationNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research ChairsNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésRuBisCONitrogenPlant physiologyBotanyChemistryPhotosynthesisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among marine phytoplankton groups, diatoms span the widest range of cell size, with resulting effects upon their nitrogen uptake, photosynthesis and growth responses to light. We grew two strains of marine centric diatoms differing by ~4 orders of magnitude in cell biovolume in high (enriched artificial seawater with ~500 µmol L−1 µmol L−1 NO3 −) and lower-nitrogen (enriched artificial seawater with <10 µmol L−1 NO3 −) media, across a range of growth light levels. Nitrogen and total protein per cell decreased with increasing growth light in both species when grown under the lower-nitrogen media. Cells growing under lower-nitrogen media increased their cellular allocation to RUBISCO and their rate of electron transport away from PSII, for the smaller diatom under low growth light and for the larger diatom across the range of growth lights. The smaller coastal diatom Thalassiosira pseudonana is able to exploit high nitrogen in growth media by up-regulating growth rate, but the same high-nitrogen growth media inhibits growth of the larger diatom species.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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