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Enregistrement W3186439652 · doi:10.1073/pnas.2107238118

Molecular underpinnings and biogeochemical consequences of enhanced diatom growth in a warming Southern Ocean

2021· article· en· W3186439652 sur OpenAlexafffund
Loay J. Jabre, Andrew E. Allen, J. Scott P. McCain, John P. McCrow, Nancy Tenenbaum, Jenna L. Spackeen, Rachel E. Sipler, Beverley R. Green, Deborah A. Bronk, David A. Hutchins, Erin M. Bertrand

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Science FoundationGovernment of CanadaGordon and Betty Moore FoundationSimons Foundation
Mots-clésBiogeochemical cyclePhytoplanktonDiatomEffects of global warming on oceansNitzschiaNutrientOceanographyGlobal warmingEnvironmental scienceIron fertilizationEcosystemBiogenic silicaEcologyMarine ecosystemBiologyClimate changeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Phytoplankton contribute to the Southern Ocean’s (SO) ability to absorb atmospheric CO 2 and shape the stoichiometry of northward macronutrient delivery. Climate change is altering the SO environment, yet we know little about how resident phytoplankton will react to these changes. Here, we studied a natural SO community and compared responses of two prevalent, bloom-forming diatom groups to changes in temperature and iron that are projected to occur by 2100 to 2300. We found that one group, Pseudo-nitzschia , grows better under warmer low-iron conditions by managing cellular iron demand and efficiently increasing photosynthetic capacity. This ability to grow and draw down nutrients in the face of warming, regardless of iron availability, has major implications for ocean ecosystems and global nutrient cycles.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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