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Enregistrement W4387148547 · doi:10.1016/j.marpolbul.2023.115557

Potential for natural attenuation of crude oil hydrocarbons in benthic microbiomes near coastal communities in Kivalliq, Nunavut, Canada

2023· article· en· W4387148547 sur OpenAlexafffundabout
Meng Ji, Alastair F. Smith, Jayne E. Rattray, Whitney England, Casey R. J. Hubert

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of CanadaArcticNetGenome AlbertaGovernment of AlbertaGenome CanadaArctic Institute of North America
Mots-clésEnvironmental scienceBenthic zoneArcticBiodegradationEnvironmental chemistryMicrobiomeSedimentMicrocosmMetagenomicsMicrobial population biologyPetroleumOceanographyEcologyGeologyBiologyChemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spilled in marine environments can settle to the seafloor through aggregation and sedimentation processes. This has been predicted to be especially relevant in the Arctic due to plankton blooms initiated by melting sea ice. These conditions exist in the Kivalliq region in Nunavut, Canada, where elevated shipping traffic has increased the risk of accidental spills. Experimental microcosms combining surface sediment and crude oil were incubated at 4 °C over 21 weeks to evaluate the biodegradation potential of seabed microbiomes. Sediments sampled near the communities of Arviat and Chesterfield Inlet were assessed for biodegradation capabilities by combining hydrocarbon geochemistry with 16S rRNA gene and metagenomic sequencing, revealing decreased microbial diversity but enrichment of oil-degrading taxa. Alkane and aromatic hydrocarbon losses corresponded to detection of genes and genomes that encode enzymes for aerobic biodegradation of these compounds, pointing to the utility of marine microbiome surveys for predicting the fate of oil released into Arctic marine environments.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

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 technologies0,0030,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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