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Enregistrement W4417478464 · doi:10.5376/ijms.2025.15.0029

Roles of Marine Microorganisms in the Carbon, Nitrogen, and Sulfur Cycles

2025· article· W4417478464 sur OpenAlexvenueno aff
Bing Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marine Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleSulfur cycleMarine ecosystemCarbon cycleEcosystemBiogeochemistryAnoxic watersMarine invertebratesProtist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine microorganisms play a core role in the global biogeochemical cycle, especially in the cycles of the three key elements of carbon (C), nitrogen (N), and sulfur (S), which are of great significance for maintaining the functions of Marine ecosystems and regulating the global climate. This study systematically reviews the diversity, ecological distribution and metabolic mechanisms of Marine microbial communities involved in the C-N-S cycle. Through empirical cases in the anoxic zone of the Black Sea, the thermocline of the Pacific Ocean and polar sea areas, it demonstrates the regulatory role of microbial communities in specific Marine regions on regional element cycles. Meanwhile, this study also explored the application prospects of emerging approaches such as metagenomics, stable isotope probe technology, and synthetic biology in the functional research of Marine microorganisms. This study aims to provide a microbiological perspective for a deeper understanding of the Marine element cycle and offer theoretical support for Marine carbon sink management and climate regulation policies.

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)0,003
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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