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Enregistrement W3092816750 · doi:10.1073/pnas.1919139117

Global diversity of microbial communities in marine sediment

2020· article· en· W3092816750 sur OpenAlexfundno aff
Tatsuhiko Hoshino, Hideyuki Doi, Go‐Ichiro Uramoto, Lars Wörmer, Rishi R. Adhikari, Nan Xiao, Yuki Morono, Steven D’Hondt, Kai‐Uwe Hinrichs, Fumio Inagaki

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAlfred P. Sloan FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftCenter for Dark Energy Biosphere InvestigationsJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyCanadian Institute for Advanced ResearchNational Science Foundation
Mots-clésSpecies richnessSedimentEcologyBiodiversitySedimentary rockEnvironmental scienceTotal organic carbonArchaeaOceanographyBiomass (ecology)BiologyGeologyPaleontologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Marine sediment covers 70% of Earth’s surface and harbors as much biomass as seawater. However, the global taxonomic diversity of marine sedimentary communities, and the spatial distribution of that diversity remain unclear. We investigated microbial composition from 40 globally distributed sampling locations, spanning sediment depths of 0.1 to 678 m. Statistical analysis reveals that oxygen presence or absence and organic carbon concentration are key environmental factors for defining taxonomic composition and diversity of marine sedimentary communities. Global marine sedimentary taxonomic richness predicted by species–area relationship models is 7.85 × 10 3 to 6.10 × 10 5 for Archaea and 3.28 × 10 4 to 2.46 × 10 6 for Bacteria as amplicon sequence variants, which is comparable to the richness in seawater and that in topsoil.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations415
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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