MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734955804 · doi:10.1139/er-2017-0007

Bacterial presence in polar regions associated with environment modification by chemical compounds including contaminants

2017· article· en· W2734955804 sur OpenAlexvenueno aff
Klaudia Kosek, Katarzyna Jankowska, Żaneta Polkowska

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelFood chainEnvironmental sciencePollutantEcosystemEcologyContaminationEnvironmental chemistryXenobioticMarine ecosystemBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbes are omnipresent and diverse members of all biological communities. In marine and freshwater ecosystems, microorganisms form the base of the food chain supporting higher trophic levels. Even though microbes are generally thought to live in warm regions of Earth, many of them develop in cold climates. Polar regions remain relatively protected from widespread anthropogenic disturbances, which is a consequence of thier remoteness and extreme climate conditions. For a long time these regions were considered to be free from chemical contamination until scientists discovered a presence of pollutants there. Chemical contamination may induce serious disorders in the integrity of polar ecosystems influencing the growth of bacterial communities. Xenobiotics including persistent organic pollutants are transported thousands of kilometers by the air and ocean currents, and they are deposed in high-latitude regions and accumulate in all elements of the environment including bacterial communities. It is important to determine their concentration levels in bacterial cells to assess the possibility of contaminants becoming transferred to higher trophic levels; however, some species of bacteria are capable of metabolizing xenobiotics, which makes them less toxic or even removes them from the environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ReviewsMême sujetMicrobial Community Ecology and PhysiologyTravaux en français237 207