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Enregistrement W4403258790 · doi:10.1038/s41467-024-53132-5

Cycling of labile and recalcitrant carboxyl-rich alicyclic molecules and carbohydrates in Baffin Bay

2024· article· en· W4403258790 sur OpenAlexafffund
Kayla McKee, Hussain Abdulla, Lauren O'Reilly, Brett D. Walker

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of CanadaDalhousie UniversityArcticNet
Mots-clésAlicyclic compoundBayCyclingChemistryPhysiologyBiologyGeologyOceanographyGeographyOrganic chemistryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine dissolved organic matter (DOM) is an important, actively cycling carbon reservoir (662 GtC). However, the chemical structure and cycling of DOM within rapidly warming, polar environments remains largely unconstrained. Previous studies have shown rapid surface cycling of carbohydrates as biologically-labile DOM (LDOM). Conversely, carboxyl-rich alicyclic molecules (CRAM) are often used as examples of biologically-recalcitrant DOM (RDOM). Traditional DOM isolation methods (e.g., ultrafiltration (10–30% of DOM) and solid-phase extraction (40–60% of DOM) induce chemical-, size- and compositional-bias – complicating inferences to total DOM cycling. Here, we use a total DOM proton ( 1 H) nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy method to show carbohydrates and CRAM have high concentrations in the surface ocean and low concentrations at depth in Baffin Bay. Between 21–43% of surface CRAM is removed at depth. These results suggest both CRAM and carbohydrates are major LDOM constituents – contradicting the existing CRAM cycling paradigm and further constraining the long-term persistence of deep ocean DOM.

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)0,000
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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