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Enregistrement W3216343350 · doi:10.1007/s13280-021-01658-z

Monitoring a changing Arctic: Recent advancements in the study of sea ice microbial communities

2021· article· en· W3216343350 sur OpenAlexaff
Karley Campbell, Ilkka Matero, Christopher M. Bellas, Thomas Turpin-Jelfs, Philipp Anhaus, Martin Graeve, François Fripiat, Martyn Tranter, Jack Landy, Patricia Sánchez‐Baracaldo, Eva Leu, Christian Katlein, C. J. Mundy, Søren Rysgaard, Letizia Tedesco, Christian Haas, Marcel Nicolaus

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungNatural Environment Research CouncilSight Research UKUK Research and InnovationUniversitetet i Tromsø
Mots-clésSea iceArcticMarine ecosystemClimate changeEcosystemBiogeochemical cycleEnvironmental scienceOceanographyArctic ice packCryosphereEnvironmental changeMarine habitatsHabitatEcologyEnvironmental resource managementGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sea ice continues to decline across many regions of the Arctic, with remaining ice becoming increasingly younger and more dynamic. These changes alter the habitats of microbial life that live within the sea ice, which support healthy functioning of the marine ecosystem and provision of resources for human-consumption, in addition to influencing biogeochemical cycles (e.g. air–sea CO 2 exchange). With the susceptibility of sea ice ecosystems to climate change, there is a pressing need to fill knowledge gaps surrounding sea ice habitats and their microbial communities. Of fundamental importance to this goal is the development of new methodologies that permit effective study of them. Based on outcomes from the DiatomARCTIC project, this paper integrates existing knowledge with case studies to provide insight on how to best document sea ice microbial communities, which contributes to the sustainable use and protection of Arctic marine and coastal ecosystems in a time of environmental change.

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 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 enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,365

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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