Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Certain biological particles are highly efficient ice nuclei (IN), but the actual contribution of bioparticles to the pool of atmospheric IN and their relation to precipitation are not well characterized. We investigated the composition of bioaerosols, ice nucleation activity, and the effect of rainfall by metagenomic sequencing and freezing experiments of aerosol samples collected during the INUIT 2016 campaign in a rural dryland on the eastern Mediterranean island of Cyprus. Taxonomic analysis showed community changes related to rainfall. For the rain-affected samples, we found higher read proportions of fungi, particularly of Agaricomycetes, which are a class of fungi that actively discharge their spores into the atmosphere in response to humidity changes. In contrast, the read proportions of bacteria were reduced, indicating an effective removal of bacteria by precipitation. Freezing experiments showed that the IN population in the investigated samples was influenced by both rainfall and dust events. For example, filtration and heat treatment of the samples collected during and immediately after rainfall yielded enhanced fractions of heat-sensitive IN in the size ranges larger than 5 µm and smaller than 0.1 µm, which were likely of biological origin (entire bioparticles and soluble macromolecular bio-IN). In contrast, samples collected in periods with dust events were dominated by heat-resistant IN active at lower temperatures, most likely mineral dust. The DNA analysis revealed low numbers of reads related to microorganisms that are known to be IN-active. This may reflect unknown sources of atmospheric bio-IN as well as the presence of cell-free IN macromolecules that do not contain DNA, in particular for sizes < 0.1 µm. The observed effects of rainfall on the composition of atmospheric bioaerosols and IN may influence the hydrological cycle (bioprecipitation cycle) as well as the health effects of air particulate matter (pathogens, allergens).
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,247 | 0,211 |
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 ».