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Enregistrement W4211256652 · doi:10.1525/elementa.2021.00009

A microbial perspective on the local influence of Arctic rivers and estuaries on Hudson Bay (Canada)

2022· article· en· W4211256652 sur OpenAlexaffabout
Carlee Morency, Loïc Jacquemot, Marianne Potvin, Connie Lovejoy

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryBayOceanographyBrackish waterEnvironmental sciencePhytoplanktonArcticBacterioplanktonEcologyGeologySalinityBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clear divide typically exists between freshwater and marine microbial communities, with transitional communities found in estuarine zones. The estuarine communities can derive from inflowing rivers and the sea via tidal mixing and incursions or be comprised of unique brackish species, depending on flow regimes and retention time within an estuary. Only a few studies have been carried out in the Arctic, where moderate salinities associated with the influence of seasonal ice melt could potentially favor marine microbes adapted to lower salinities in fresh-to-saltwater transition zones irrespective of river flows and tidal mixing. To test this idea, we examined early summer microbial communities in 2 western Hudson Bay (Canada) river-to-sea systems: the Churchill and Nelson river systems. Both rivers originate from the same headwaters, suggesting similar catchment conditions, but differ in geomorphology and hydroelectric diversions that induce very different flow and stratification regimes. Using amplicons of the V4 region of the 16S rRNA gene, we identified distinct riverine bacterial communities that were significantly different from the 2 associated estuaries and offshore communities. In the much smaller Churchill Estuary, the microbial community showed a marked influence of freshwater microbial species, along with marine influences. In contrast, in the larger high-flow Nelson River Estuary, riverine bacterioplankton were less evident in the estuary, where the marine signal was much stronger. The marine samples in both systems differed somewhat consistently with the phenology of the phytoplankton bloom in the Bay and tended to harbor distinct attached and free-living bacterial communities. Our results highlight the relevance of river flow and estuarine circulation on selection of bacterial species in estuaries, with ecological implications for food web functionality and biogeochemical cycles in the Anthropocene, where flow regimes would be affected by larger climatic variability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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