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Enregistrement W3038908443 · doi:10.1371/journal.pone.0235473

Diatom aggregation when exposed to crude oil and chemical dispersant: Potential impacts of ocean acidification

2020· article· en· W3038908443 sur OpenAlexaff
Jennifer Genzer, Manoj Kamalanathan, Laura Bretherton, Jessica Hillhouse, Chen Xu, Peter H. Santschi, Antonietta Quigg

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of California, Santa BarbaraGulf of Mexico Research Initiative
Mots-clésDispersantThalassiosira pseudonanaDiatomEnvironmental chemistryExtracellular polymeric substanceMarine snowChemistryPhotosynthesisSeawaterPetroleumMarine bacteriophageBotanyPhytoplanktonNutrientBacteriaOrganic chemistryEcologyBiologyWater columnBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatoms play a key role in the marine carbon cycle with their high primary productivity and release of exudates such as extracellular polymeric substances (EPS) and transparent exopolymeric particles (TEP). These exudates contribute to aggregates (marine snow) that rapidly transport organic material to the seafloor, potentially capturing contaminants like petroleum components. Ocean acidification (OA) impacts marine organisms, especially those that utilize inorganic carbon for photosynthesis and EPS production. Here we investigated the response of the diatom Thalassiosira pseudonana grown to present day and future ocean conditions in the presence of a water accommodated fraction (WAF and OAWAF) of oil and a diluted chemically enhanced WAF (DCEWAF and OADCEWAF). T. pseudonana responded to WAF/DCEWAF but not OA and no multiplicative effect of the two factors (i.e., OA and oil/dispersant) was observed. T. pseudonana released more colloidal EPS (< 0.7 μm to > 3 kDa) in the presence of WAF/DCEWAF/OAWAF/OADCEWAF than in the corresponding Controls. Colloidal EPS and particulate EPS in the oil/dispersant treatments have higher protein-to-carbohydrate ratios than those in the control treatments, and thus are likely stickier and have a greater potential to form aggregates of marine oil snow. More TEP was produced in response to WAF than in Controls; OA did not influence its production. Polyaromatic hydrocarbon (PAH) concentrations and distributions were significantly impacted by the presence of dispersants but not OA. PAHs especially Phenanthrenes, Anthracenes, Chrysenes, Fluorenes, Fluoranthenes, Pyrenes, Dibenzothiophenes and 1-Methylphenanthrene show major variations in the aggregate and surrounding seawater fraction of oil and oil plus dispersant treatments. Studies like this add to the current knowledge of the combined effects of aggregation, marine snow formation, and the potential impacts of oil spills under ocean acidification scenarios.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,155 · 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'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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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