MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200554844 · doi:10.3390/microorganisms9122626

Use of Stress Signals of Their Attached Bacteria to Monitor Sympagic Algae Preservation in Canadian Arctic Sediments

2021· article· en· W4200554844 sur OpenAlexaffabout
Rémi Amiraux, Patricia Bonin, Christopher Burot, Rontani Jean-François

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesInstitut Polaire Français Paul Emile VictorCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésAlgaeArcticEcologyBiologySedimentPelagic zonePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the strong aggregation of sympagic (ice-associated) algae and the high mortality or inactivity of bacteria attached to them, it was previously hypothesized that sympagic algae should be significant contributors to the export of carbon to Arctic sediments. In the present work, the lipid content of 30 sediment samples collected in the Canadian Arctic was investigated to test this hypothesis. The detection of high proportions of trans vaccenic fatty acid (resulting from cis-trans isomerase (CTI) activity of bacteria under hypersaline conditions) and 10S-hydroxyhexadec-8(trans)-enoic acid (resulting from 10S-DOX bacterial detoxification activity in the presence of deleterious free palmitoleic acid) confirmed: (i) the strong contribution of sympagic material to some Arctic sediments, and (ii) the impaired physiological status of its associated bacterial communities. Unlike terrestrial material, sympagic algae that had escaped zooplanktonic grazing appeared relatively preserved from biotic degradation in Arctic sediments. The expected reduction in sea ice cover resulting from global warming should cause a shift in the relative contributions of ice-associated vs. pelagic algae to the seafloor, and thus to a strong modification of the carbon cycle.

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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicroorganismsMême sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207