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Enregistrement W3198349459 · doi:10.1016/j.marpolbul.2021.112823

Biodegradation of weathered crude oil by microbial communities in solid and melted sea ice

2021· article· en· W3198349459 sur OpenAlexaff
Synnøve Lofthus, Ingrid Bakke, Charles W. Greer, Odd Gunnar Brakstad

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådAker BPNeptune Energy NorgeLundin Energy NorwayEquinorConocoPhillips
Mots-clésBiodegradationSeawaterSea iceEnvironmental scienceEnvironmental chemistryArcticMicrobial population biologyChemistryGeologyOceanographyBacteriaOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spilled in the Arctic may drift into ice-covered areas and become trapped until the ice melts. To determine if exposure to oil during freezing may have a priming effect on degradation of the oil, weathered dispersed oil (2-3 mg/L) was frozen into solid ice for 200 days at -10 °C, then melted and incubated for 64 days at 4 °C. No degradation was measured in oil frozen into ice prior to melting. Both total amount of oil and target compounds were biotransformed by the microbial community from the melted ice. However, oil released from melted ice was degraded at a slower rate than oil incubated in fresh seawater at the same temperature (4 °C), and by a different microbial community. These data suggest negligible biodegradation of oil frozen in sea ice, while oil-degrading bacteria surviving in the ice may contribute to biodegradation when the ice melts.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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