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Enregistrement W4403686090 · doi:10.1080/15230430.2024.2407711

Seasonal changes in the viability and abundance of bacterial cells in the snowpack ecosystem of a High Arctic ice cap

2024· article· en· W4403686090 sur OpenAlexfundno aff
Archana Dayal, Andy Hodson, Marie Šabacká, Alan Smalley

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådChina Scholarship CouncilQueen's UniversityCommonwealth Scholarship Commission
Mots-clésSnowpackAbundance (ecology)ArcticEcosystemSnowEnvironmental scienceSea iceEcologyPermafrostAtmospheric sciencesOceanographyGeologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbes play an essential role in nutrient turnover within Arctic environments, and their contribution to biogeochemical cycles can depend on several factors, including but not limited to cell viability. In this study, we employed the SYBR-PI dual cell stain to epifluorescence microscopy to enumerate proportions of potentially viable and non-viable bacterial cell populations within a melting snowpack on an ice cap, Foxfonna in Svalbard. Non-viable cells dominated on Foxfonna (2.5 ± 0.36 × 107 cells m−2) during the June to early July period, when biological production was usually at its peak. Furthermore, non-viable cells also dominated the total cell abundance within superimposed ice (223 ± 242 cells mL−1) and glacial ice (695 ± 717 cells mL−1) beneath the snow. We propose that the rapid, early loss of cell viability was caused by a number of abiotic and biotic factors. Hence, necromass (dead cell residue) contributed to the export of organic matter to downstream ecosystems.

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)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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