The global distribution and climate resilience of marine heterotrophic prokaryotes
Notice bibliographique
Résumé
Heterotrophic Bacteria and Archaea (prokaryotes) are a major component of marine food webs and global biogeochemical cycles. Yet, there is limited understanding about how prokaryotes vary across global environmental gradients, and how their global abundance and metabolic activity (production and respiration) may be affected by climate change. Using global datasets of prokaryotic abundance, cell carbon and metabolic activity we reveal that mean prokaryotic biomass varies by just under 3-fold across the global surface ocean, while total prokaryotic metabolic activity increases by more than one order of magnitude from polar to tropical coastal and upwelling regions. Under climate change, global prokaryotic biomass in surface waters is projected to decline ~1.5% per °C of warming, while prokaryotic respiration will increase ~3.5% ( ~ 0.85 Pg C yr−1). The rate of prokaryotic biomass decline is one-third that of zooplankton and fish, while the rate of increase in prokaryotic respiration is double. This suggests that future, warmer oceans could be increasingly dominated by prokaryotes, diverting a growing proportion of primary production into microbial food webs and away from higher trophic levels as well as reducing the capacity of the deep ocean to sequester carbon, all else being equal. This study uses global datasets of marine prokaryotes to reveal that prokaryotic biomass varies by just under 3-fold across the global surface ocean, while metabolic activity increases by more than one order of magnitude from polar to tropical coastal and upwelling regions. The findings also suggest that shifts under climate change could lead to an increasingly microbial-dominated ocean.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».