Impact of sample collection on prokaryotic and eukaryotic diversity of niche environments of the oil-sand mining impacted Athabasca River
Notice bibliographique
Résumé
Microbial communities are an important aspect of overall riverine ecology; however, appreciation of the effects of anthropogenic activities on unique riverine microbial niches, and how the collection of these samples affects the observed diversity and community profile is lacking. We analyzed prokaryotic and eukaryotic communities from surface water, biofilms, and suspended load niches along a gradient of oil sands-related contamination in the Athabasca River (Alberta, Canada), with suspended load or particle-associated communities collected either via Kenney Sampler or centrifugation manifold. At the phylum level, different niche communities were highly similar to each other and across locations. However, there were significant differences in the abundance of specific genera among the different niches and across sampling locations. A generalized linear model revealed that use of the Kenney Sampler resulted in more diverse bacterial and eukaryotic suspended load community than centrifugal collection, though suspended load communities collected by any means remained stably diverse across locations. Although there was an influence of water quality parameters on community composition, all sampled sites support diverse bacterial and eukaryotic communities regardless of the degree of contamination, highlighting the need to look beyond ecological diversity as a means of assessing ecological perturbations, and consider collecting samples from multiple niche environments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».