Microbial Ecology to Ocean Carbon Cycling: From Genomes to Numerical Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The oceans contain large reservoirs of inorganic and organic carbon and play a critical role in both global carbon cycling and climate. Most of the biogeochemical transformations in the oceans are driven by marine microbes. Thus, molecular processes occurring at the scale of single cells govern global geochemical dynamics, posing a challenge of scales. Understanding the processes controlling ocean carbon cycling from the cellular to the global scale requires the integration of multiple disciplines including microbiology, ecology, biogeochemistry, and computational fields such as numerical models and bioinformatics. A shared language and foundational knowledge will facilitate these interactions. This review provides the state of knowledge on the role marine microbes play in large-scale ocean carbon cycling through the lens of observational oceanography and biogeochemical models. We conclude by outlining ways in which the field can bridge the gap between -omics datasets and ocean models to understand ocean carbon cycling across scales. ▪ -Omic approaches are providing increasingly quantitative insight into the biogeochemical functions of marine microbial ecosystems. ▪ Numerical models provide a tool for studying global carbon cycling by scaling from the microscale to the global scale. ▪ The integration of -omics and numerical modeling generates new understanding of how microbial metabolisms and community dynamics set nutrient fluxes in the ocean.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle