Freshwater microbial community diversity in a rapidly changing High Arctic watershed
Notice bibliographique
Résumé
Current models predict increases in High Arctic temperatures and precipitation that will have profound impacts on the Arctic hydrological cycle, including enhanced glacial melt and thawing of active layer soils. However, it remains uncertain how these changes will impact the structure of downstream resident freshwater microbial communities and ensuing microbially driven freshwater ecosystem services. Using the Lake Hazen watershed (Nunavut, Canada; 82°N, 71°W) as a sentinel system, we related microbial community composition (16S rRNA gene sequencing) to physicochemical parameters (e.g. dissolved oxygen and nutrients) over an annual hydrological cycle in three freshwater compartments within the watershed: (i) glacial rivers; (ii) active layer thaw-fed streams and waterbodies and (iii) Lake Hazen, into which (i) and (ii) drain. Microbial communities throughout these freshwater compartments were strongly interconnected, hydrologically, and often correlated with the presence of melt-sourced chemicals (e.g. dissolved inorganic carbon) as the melt season progressed. Within Lake Hazen itself, water column microbial communities were generally stable over spring and summer, despite fluctuating lake physicochemistry, indicating that these communities and the potential ecosystem services they provide therein may be resilient to environmental change. This work helps to establish a baseline understanding of how microbial communities and the ecosystem services they provide in Arctic watersheds might respond to future climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,007 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».