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Enregistrement W3179895477 · doi:10.1029/2021gb006979

Probing the Bioavailability of Dissolved Iron to Marine Eukaryotic Phytoplankton Using In Situ Single Cell Iron Quotas

2021· article· en· W3179895477 sur OpenAlexafffund
Yeala Shaked, Benjamin S. Twining, Alessandro Tagliabue, María T. Maldonado

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Environment Research CouncilIsrael Science FoundationNational Science FoundationGerman-Israeli Foundation for Scientific Research and DevelopmentCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSight Research UK
Mots-clésBioavailabilityPhytoplanktonEnvironmental chemistryIn situChemistryNutrientOceanographyEcologyBiologyGeologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a new approach for quantifying the bioavailability of dissolved iron (dFe) to oceanic phytoplankton. Bioavailability is defined using an uptake rate constant (kin‐app) computed by combining data on: (a) Fe content of individual in situ phytoplankton cells; (b) concurrently determined seawater dFe concentrations; and (c) growth rates estimated from the PISCES model. We examined 930 phytoplankton cells, collected between 2002 and 2016 from 45 surface stations during 11 research cruises. This approach is only valid for cells that have upregulated their high‐affinity Fe uptake system, so data were screened, yielding 560 single cell kin‐app values from 31 low‐Fe stations. We normalized kin‐app to cell surface area (S.A.) to account for cell‐size differences. The resulting bioavailability proxy (kin‐app/S.A.) varies among cells, but all values are within bioavailability limits predicted from defined Fe complexes. In situ dFe bioavailability is higher than model Fe‐siderophore complexes and often approaches that of highly available inorganic Fe′. Station averaged kin‐app/S.A. are also variable but show no systematic changes across location, temperature, dFe, and phytoplankton taxa. Given the relative consistency of kin‐app/S.A. among stations (ca. five‐fold variation), we computed a grand‐averaged dFe availability, which upon normalization to cell carbon (C) yields kin‐app/C of 42,200 ± 11,000 L mol C−1 d−1. We utilize kin‐app/C to calculate dFe uptake rates and residence times in low Fe oceanic regions. Finally, we demonstrate the applicability of kin‐app/C for constraining Fe uptake rates in earth system models, such as those predicting climate mediated changes in net primary production in the Fe‐limited Equatorial Pacific.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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