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Enregistrement W2973879249 · doi:10.1038/s41467-019-11541-x

Mesophilic microorganisms build terrestrial mats analogous to Precambrian microbial jungles

2019· article· en· W2973879249 sur OpenAlexafffund
Niko Finke, Rachel L. Simister, A. H. O’Neil, Sulung Nomosatryo, Cynthia Henny, Lachlan C. W. MacLean, Donald E. Canfield, Kurt O. Konhauser, Stefan V. Lalonde, David A. Fowle, Sean A. Crowe

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaVillum Fonden
Mots-clésMicrobial matSubaerialPrecambrianBiogeochemical cycleArcheanEarly EarthWeatheringProterozoicGeologyEarth scienceAuthigenicAnoxic watersGeomicrobiologyPaleosolStromatoliteHadeanGeochemistryEcologyMicrobial ecologyPaleontologySedimentary rockBiologyOceanographyChemistryCarbonate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of Archean paleosols and patterns of Precambrian rock weathering suggest colonization of continents by subaerial microbial mats long before evolution of land plants in the Phanerozoic Eon. Modern analogues for such mats, however, have not been reported, and possible biogeochemical roles of these mats in the past remain largely conceptual. We show that photosynthetic, subaerial microbial mats from Indonesia grow on mafic bedrocks at ambient temperatures and form distinct layers with features similar to Precambrian mats and paleosols. Such subaerial mats could have supported a substantial aerobic biosphere, including nitrification and methanotrophy, and promoted methane emissions and oxidative weathering under ostensibly anoxic Precambrian atmospheres. High C-turnover rates and cell abundances would have made these mats prime locations for early microbial diversification. Growth of landmass in the late Archean to early Proterozoic Eons could have reorganized biogeochemical cycles between land and sea impacting atmospheric chemistry and climate.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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