Spatio-temporal dynamics of bacterial communities in the shoreline of Laurentian great Lake Erie and Lake St. Clair’s large freshwater ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term trends in freshwater bacterial community composition (BCC) and dynamics are not yet well characterized, particularly in large lake ecosystems. We addressed this gap by temporally (15 months) and spatially (6 sampling locations) characterizing BCC variation in lakes Erie and St. Clair; two connected ecosystems in the Laurentian Great Lakes. RESULTS: We found a spatial variation of the BCC between the two lakes and among the sampling locations (significant changes in the relative abundance of 16% of the identified OTUs at the sampling location level). We observed five distinct temporal clusters (UPGMA broad-scale temporal variation) corresponding to seasonal variation over the 15 months of sampling. Temporal variation among months was high, with significant variation in the relative abundance of 69% of the OTUs. We identified significant differences in taxonomic composition between summer months of 2016 and 2017, with a corresponding significant reduction in the diversity of BCC in summer 2017. CONCLUSIONS: As bacteria play a key role in biogeochemical cycling, and hence in healthy ecosystem function our study defines the scope for temporal and spatial variation in large lake ecosystems. Our data also show that freshwater BCC could serve as an effective proxy and monitoring tool to access large lake health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,170 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».