A guide to methods for estimating phago-mixotrophy in nanophytoplankton
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growing attention to phytoplankton mixotrophy as a trophic strategy has led to significant revisions of traditional pelagic food web models and ecosystem functioning. Although some empirical estimates of mixotrophy do exist, a much broader set of in situ measurements are required to (i) identify which organisms are acting as mixotrophs in real time and to (ii) assess the contribution of their heterotrophy to biogeochemical cycling. Estimates are needed through time and across space to evaluate which environmental conditions or habitats favour mixotrophy: conditions still largely unknown. We review methodologies currently available to plankton ecologists to undertake estimates of plankton mixotrophy, in particular nanophytoplankton phago-mixotrophy. Methods are based largely on fluorescent or isotopic tracers, but also take advantage of genomics to identify phylotypes and function. We also suggest novel methods on the cusp of use for phago-mixotrophy assessment, including single-cell measurements improving our capacity to estimate mixotrophic activity and rates in wild plankton communities down to the single-cell level. Future methods will benefit from advances in nanotechnology, micromanipulation and microscopy combined with stable isotope and genomic methodologies. Improved estimates of mixotrophy will enable more reliable models to predict changes in food web structure and biogeochemical flows in a rapidly changing world.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle