Seasonal Snowpack Microbial Ecology and Biogeochemistry on a High Arctic Ice Cap Reveals Negligible Autotrophic Activity During Spring and Summer Melt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snowpack ecosystem studies are primarily derived from research on snow‐on‐soil ecosystems. Greater research attention needs to be directed to the study of glacial snow covers as most snow cover lies on glaciers and ice sheets. With rising temperatures, snowpacks are getting wetter, which can potentially give rise to biologically productive snowpacks. The present study set out to determine the linkage between the thermal evolution of a snowpack and the seasonal microbial ecology of snow. We present the first comprehensive study of the seasonal microbial activity and biogeochemistry within a melting glacial snowpack on a High Arctic ice cap, Foxfonna, in Svalbard. Nutrients from winter atmospheric bulk deposition were supplemented by dust fertilization and weathering processes. NH 4 + and PO 4 3− resources in the snow therefore reached their highest values during late June and early July, at 22 and 13.9 mg m −2 , respectively. However, primary production did not respond to this nutrient resource due to an absence of autotrophs in the snowpack. The average autotrophic abundance on the ice cap throughout the melt season was 0.5 ± 2.7 cells mL −1 . Instead, the microbial cell abundance was dominated by bacterial cells that increased from an average of (39 ± 19 cells mL −1 ) in June to (363 ± 595 cells mL −1 ) in early July. Thus, the total seasonal biological production on Foxfonna was estimated at 153 mg C m −2 , and the glacial snowpack microbial ecosystem was identified as net‐heterotrophic. This work presents a seasonal “album” documenting the bacterial ecology of glacial snowpacks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».