High-frequency diatom dynamics seen in an ice- and snow-covered temperate lake using an imaging-in-flow cytometer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of winter in temperate, ice-covered lakes has largely been neglected, creating a major gap in our understanding of annual phytoplankton cycles. We assessed patterns in biovolumes of Asterionella, cf. Synedra, Urosolenia, and total phytoplankton at three depths during the winter of 2014/2015 as estimated using images from an Imaging FlowCytobot (IFCB) moored in Lac (Lake) Montjoie, Quebec (Canada). Even though the use of the IFCB under-ice presented challenges, these were outstripped by its advantages. The IFCB provided unprecedented high temporal and spatial resolution phytoplankton count and biovolume data that allowed patterns of abundance to be observed in detail. Interestingly, the IFCB captured an abundance of Urosolenia, which may be dissolved in standard Lugol’s-preserved grab samples. We found Asterionella grew until mid-December and then slowly decreased towards the spring, whereas cf. Synedra diatoms decreased from early December and then rebounded towards late December as light increased before falling again towards the spring. Urosolenia peaked in late December as cf. Synedra diatoms rebounded and then began to decline towards the spring. Total phytoplankton declined towards late December, increased in the beginning of January and then declined towards the spring. The studied diatoms maintained considerable under-ice seed populations and grew when light was sufficient.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».