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Enregistrement W4402669272 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.176119

Microbial community respiration kinetics and their dynamics in coastal seawater

2024· article· en· W4402669272 sur OpenAlexaff
Henry L. S. Cheung, Rachel L. Simister, Christelle Not, Sean A. Crowe

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Hong KongUniversity Grants Committee
Mots-clésSeawaterRespirationKineticsEnvironmental chemistryDynamics (music)Microbial population biologyEnvironmental scienceOceanographyEcologyChemistryBiologyBacteriaGeologyPhysicsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen (O 2 ) concentrations in coastal seawater have been declining for decades and models predict continued deoxygenation into the future. As O 2 declines, metabolic energy use is progressively channelled from higher trophic levels into microbial community respiration, which in turn influences coastal ecology and biogeochemistry. Despite its critical role in deoxygenation and ecosystem functioning, the kinetics of microbial respiration at low O 2 concentrations in coastal seawater remain uncertain and are mostly modeled based on parameters derived from laboratory cultures and a limited number of environmental observations. To explore microbial responses to declining O 2 , we measured respiration kinetics in coastal microbial communities in Hong Kong over the course of an entire year. We found the mean maximum respiration rate (V max ) ranged between 560 ± 280 and 5930 ± 800 nmol O 2 L −1 h −1 , with apparent half-saturation constants (K m ) for O 2 uptake of between 50 ± 40 and 310 ± 260 nmol O 2 L −1 . These kinetic parameters vary seasonally in association with shifts in microbial community composition that were linked to nutrient availability, temperature, and biological productivity. In general, coastal communities in Hong Kong exhibited low affinities for O 2 , yet communities in the dry season had higher affinities, which may play a key role in shaping the relationship between community size, biomass, and O 2 consumption rates through respiration. Overall, parameters derived from these experiments can be employed in models to predict the expansion of deoxygenated waters and associated effects on coastal ecology and biogeochemistry. • Maximum respiration rates and affinity for oxygen in coastal seawater varied seasonally. • Coastal communities exhibit relatively high affinities for oxygen. • Respiration proceeded to oxygen concentrations <100 nmol L −1 . • Temperature, nutrient content, and productivity influence respiration kinetics. • Respiration kinetics varied with community composition.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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