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Enregistrement W4390703911 · doi:10.1093/ismeco/ycad004

A multiyear time series (2004–2012) of bacterial and archaeal community dynamics in a changing Arctic Ocean

2024· article· en· W4390703911 sur OpenAlexafffundabout
Susanne A. Kraemer, Arthi Ramachandran, Vera E. Onana, William K. W. Li, David A. Walsh

Notice bibliographique

RevueISME Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyConcordia UniversityFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaDivision of Ocean SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésArcticClimate changeOceanographyEnvironmental scienceThaumarchaeotaArctic vegetationEcosystemSea iceEcologyBiologyGeologyArchaeaTundra

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is profoundly impacting the Arctic, leading to a loss of multiyear sea ice and a warmer, fresher upper Arctic Ocean. The response of microbial communities to these climate-mediated changes is largely unknown. Here, we document the interannual variation in bacterial and archaeal communities across a 9-year time series of the Canada Basin that includes two historic sea ice minima (2007 and 2012). We report an overall loss of bacterial and archaeal community richness and significant shifts in community composition. The magnitude and period of most rapid change differed between the stratified water layers. The most pronounced changes in the upper water layers (surface mixed layer and upper Arctic water) occurred earlier in the time series, while changes in the lower layer (Pacific-origin water) occurred later. Shifts in taxonomic composition across time were subtle, but a decrease in Bacteroidota taxa and increase in Thaumarchaeota and Euryarchaeota taxa were the clearest signatures of change. This time series provides a rare glimpse into the potential influence of climate change on Arctic microbial communities; extension to the present day should contribute to deeper insights into the trajectory of Arctic marine ecosystems in response to warming and freshening.

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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,967

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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