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Enregistrement W6887432600 · doi:10.1594/pangaea.966813

Seawater carbonate chemistry and oxidative stress response, carbon metabolism and rapid light curve fitted parameters of phytoplankton Phaeodactylum tricornutum

2024· dataset· en· W6887432600 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhaeodactylum tricornutumPhotosynthesisAntioxidantSuperoxide dismutaseCatalaseChlorophyllOxidative stressChlorophyll aCarotenoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a full-factorial lab experiment to study the individual and combined effects of temperature (18°C and 21°C), pCO2 (400 and 1000 ppm), and dissolved N:P ratio (16 and 25 molar) on the antioxidant capacity and carbon metabolism of the phytoplankton Phaeodactylum tricornutum (strain CCAP 1052/1A). The antioxidant response was assessed based on different biomarkers, including the contents of protective carotenoids (ß-Carotene, diadinoxanthin and violaxanthin), and by determination of antioxidant enzyme activities, and Malondialdehyde (MDA) as a biomarker for oxidative stress. We quantified the activity of Managanese Superoxide Dismutase (SOD-Mn), Glutathione S-transferase (GST), Catalase (CAT), Glutathione Peroxidase (GPx). As possible consequence of oxidative stress on metabolic pathways of carbon, we also quantified carbon fluxes by measuring rates of growth, respiration, dissolved organic carbon (DOC) exudation, and cellular organic carbon content and particulate phosphorus (PP). We also quantified the concentration of photosynthetic pigments chlorophyll a (Chl-a) and fucoxanthin. We used least-squares fitting on the obtained data to derive physiological photosynthesis parameters, such as compensation point, as well as photochemical efficiency (α), light acclimation index (Ik) and maximum net photosynthesis rate (Vmax).

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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