MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391971044 · doi:10.1007/s00227-024-04400-x

The microbial community of coral reefs: biofilm composition on artificial substrates under different environmental conditions

2024· article· en· W4391971044 sur OpenAlexfundno aff
Roy Yanovski, Hana Barak, Itzchak Brickner, Ariel Kushmaro, Avigdor Abelson

Notice bibliographique

RevueMarine Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTel Aviv UniversityDalhousie University
Mots-clésBiologyCoralBiofilmCoral reefArtificial reefEcologyReefComposition (language)Microbial population biologyBiofoulingOceanographyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Artificial reefs are used as tools for the restoration of degrading coral reefs by providing new settlement substrates. The initial recruitment process consists of the formation of microbial biofilms shortly after deployment. The aim of the present study is to compare biofilm composition and development on artificial substrates at two different coral-reef sites. These locations differ in their environmental conditions, including their level of anthropogenic impact. Substrate and seawater samples were collected four times during the first 6 months after deployment, using a new methodology termed ‘tab-by-tab’. DNA was extracted, sequenced, and sorted for both prokaryotic (16s) and eukaryotic (18s) genes. No difference was found between the planktonic communities in the water, yet significant differences were observed in the biofilm communities on the structures at the two sites. Moreover, differences were recorded in coral recruitment rates, which are known to be affected by biofilm composition. Our findings suggest a potential role of environmental conditions in the early biofilm stages (first few months), which in turn may impact the succession and development of coral-reef communities and the success of artificial reefs as restoration tools.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,825

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMarine BiologyMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207