Traits influence dinoflagellate C:N:P
Notice bibliographique
Résumé
Dinoflagellates are amongst the most abundant and diverse groups of plankton in surface waters and contribute to food web productivity and C:N:P biogeochemistry. Here we analyse the C:N:P of marine, autotrophic, planktonic dinoflagellates compiled from culture data from the scientific literature and test if dinoflagellate C:N:P differs from the Redfield ratio, and whether variability in C:N:P is associated with three traits: cell size, wall structure and toxin production. We find the average C:N:P of dinoflagellates is 90:12:1; higher in C:N, and lower in C:P and N:P than the canonical Redfield ratio. In aggregate the three traits examined here account for between 20–31% while taxonomic order accounts for between 37–38% of the variance in C:N:P. Smaller-sized and thecate taxa are higher in C:N, C:P and N:P than larger-size and athecate taxa. Species known to be able to produce C-rich toxins tend to be higher in C:P and N:P while species known to be able to produce N-rich toxins are lower in C:N, C:P and N:P relative to non-toxic species. These results indicate that any average estimate of dinoflagellate C:N:P will be influenced by the relative number of taxa with these traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».