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Enregistrement W3194100603 · doi:10.1038/s41597-021-01005-7

Community composition of aquatic fungi across the thawing Arctic

2021· article· en· W3194100603 sur OpenAlexaff
Mariana Kluge, Christian Wurzbacher, Maxime Wauthy, Karina E. Clemmensen, Jeffrey A. Hawkes, Karólína Einarsdóttir, Jan Stenlid, Sari Peura

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesUppsala Multidisciplinary Center for Advanced Computational ScienceScience for Life LaboratorySveriges Lantbruksuniversitet
Mots-clésPermafrostThermokarstArcticEnvironmental scienceAquatic ecosystemTotal organic carbonDissolved organic carbonEnvironmental chemistryDetritusEcologyCarbon fibersSedimentBiogeochemistryBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermokarst activity at permafrost sites releases considerable amounts of ancient carbon to the atmosphere. A large part of this carbon is released via thermokarst ponds, and fungi could be an important organismal group enabling its recycling. However, our knowledge about aquatic fungi in thermokarstic systems is extremely limited. In this study, we collected samples from five permafrost sites distributed across circumpolar Arctic and representing different stages of permafrost integrity. Surface water samples were taken from the ponds and, additionally, for most of the ponds also the detritus and sediment samples were taken. All the samples were extracted for total DNA, which was then amplified for the fungal ITS2 region of the ribosomal genes. These amplicons were sequenced using PacBio technology. Water samples were also collected to analyze the chemical conditions in the ponds, including nutrient status and the quality and quantity of dissolved organic carbon. This dataset gives a unique overview of the impact of the thawing permafrost on fungal communities and their potential role on carbon recycling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,162 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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