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Enregistrement W6907332401 · doi:10.21966/7nwn-bj60

Calliarthron 2023 Experiment - Environmental Data

2023· dataset· en· W6907332401 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoralline algaeOcean acidificationAlgaeMarine invertebratesInvertebrateRed algaeBiodiversityKelpCrustose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data package is a component of the Hakai Institute’s Marna Wet Lab and the Martone Lab (University of British Columbia, UBC) collaborative project investigating environmental effects on coralline algae. Hakai Institute's Marna Wet Lab experimental research program uses laboratory experiments to evaluate marine organisms' responses to simulated current and future ocean environmental conditions. The overarching objective of Hakai Wet Lab experimental research is to investigate the mechanisms of vulnerability and resilience of a variety of marine species and communities under static or dynamic future environmental conditions, and understand how organisms are responding phenotypically, physiologically and/or genomically to thermal and acidification stress. Coralline algae are a diverse group of calcifying red algae that populate a wide range of marine environments globally where they provide structural support to reefs, create habitat and food resources for invertebrates and support biodiversity by promoting larval and kelp recruitment. A unique characteristic of this group of red algae is that they deposit calcium carbonate within their vegetative cell walls creating a hard thallus structure that is essential for providing support and habitat. While calcification is a key process for coralline algae physiology and ecology there is little known about the molecular, physiological and cellular mechanisms that support it and how those might be affected by changing climate conditions. Work on other tropical species of coralline algae, however, has suggested that calcifying algae might be particularly sensitive to thermal and acidification stress, though responses of temperate species are vastly understudied. Current work in Dr. Patrick Martone's lab is underway to identify putative calcification genes using tissue-specific (calcified vs. uncalcified) transcriptomes (RNAseq) in the articulated coralline alga, Calliarthron tuberculosum. The aim of this work is to understand the molecular underpinnings of the calcification mechanism by highlighting key calcification genes and developing gene-specific qPCR primers to study gene expression. Building on this foundational work, we propose to explore the interactive effects of pH and temperature on a Calvert population of Calliarthron focusing on calcification, gene expression, growth, and physiological stress responses through a multi-week mesocosm experiment. This data package includes a portion of the data from this experiment relating to mesocosm temperature and carbonate chemistry and associated protocols, processing and analysis of that data collected by the Marna Wet Lab team. Additional experimental data is held by our collaborators Emma Jourdain and Patrick Martone (UBC). All data will be available upon request until the manuscript has been accepted at which time the data will be made publicly available. In light of the effort required to obtain these data and create data packages, we request all data users that, in addition to following the CC-BY license terms, they give attribution to the data providers and follow fair use guidelines: 1) respect the data providers, and provide helpful feedback on data quality, and 2) communicate and/or collaborate with Hakai Marna Wet Lab researchers and collaborators if you are considering using this dataset for manuscripts or other forms of reporting.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2370,049

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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