MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2794540897 · doi:10.1093/femsec/fiy059

Activity and diversity of methane-oxidizing bacteria along a Norwegian sub-Arctic glacier forefield

2018· article· en· W2794540897 sur OpenAlexfundno aff
Alejandro Mateos‐Rivera, Lise Øvreås, B.W. Wilson, Jacob C. Yde, Kai Finster

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådUniversity of British ColumbiaUniversitetet i BergenAarhus Universitet
Mots-clésBiologyArcticPermafrostAbundance (ecology)GlacierEcologyAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane (CH4) is one of the most abundant greenhouse gases in the atmosphere and identification of its sources and sinks is crucial for the reliability of climate model outputs. Although CH4 production and consumption rates have been reported from a broad spectrum of environments, data obtained from glacier forefields are restricted to a few locations. We report the activities of methanotrophic communities and their diversity along a chronosequence in front of a sub-Arctic glacier using high-throughput sequencing and gas flux measurements. CH4 oxidation rates were measured in the field throughout the growing season during three sampling times at eight different sampling points in combination with laboratory incubation experiments. The overall results showed that the methanotrophic community had similar trends of increased CH4 consumption and increased abundance as a function of soil development and time of year. Sequencing results revealed that the methanotrophic community was dominated by a few OTUs and that a short-term increase in CH4 concentration, as performed in the field measurements, altered slightly the relative abundance of the OTUs.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFEMS Microbiology EcologyMême sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207