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Enregistrement W6908695484 · doi:10.3389/fenvs.2020.538635.s001

Table_1_Environmental and Biological Determinants of Algal Lipids in Western Arctic and Subarctic Seas.DOCX

2020· dataset· en· W6908695484 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonArcticSubarctic climatePolyunsaturated fatty acidAlgaeDinoflagellatePlanktonDocosahexaenoic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The Arctic is undergoing numerous environmental transformations. As a result of rising temperatures and additional freshwater inputs, ice cover is changing, with profound impacts on organisms at the base of food webs and consequently on the entire Arctic ecosystem. Indeed, phytoplankton not only provide energy as lipids, but also essential fatty acids (EFA) that animals cannot synthesize and must acquire in their diet. Omega-3 (ω3) and omega-6 (ω6) polyunsaturated fatty acids (PUFA) are essential for the healthy development and function of organisms. The high energy potential of monounsaturated fatty acids (MUFA) is of particular importance in cold waters, and various fatty acids including saturated fatty acids (SFA) are involved in organismal responses to environmental stressors. Yet relatively little is known of how variability or change in physicochemical seawater properties (e.g., temperature, light, salinity, pH and nutrients) may affect lipid synthesis in polar environments, either directly, by altering algal physiology, or indirectly, by promoting shifts in phytoplankton species composition. Here we investigated these two possibilities by sampling along a 3,000-km transect spanning 28 degrees of latitude across the subarctic and Arctic domains of Canada. The taxonomic composition of phytoplankton mainly drove the FA profiles measured in particulate organic matter (POM). Strong, positive correlations between 16:1ω7 and diatoms were observed while the proportion of PUFA and ω6 FA increased with flagellate abundance. Among specific FAs, eicosapentaenoic acid (EPA; 20:5ω3) was positively correlated with diatoms but the expected relationship between docosahexaenoic acid (DHA; 22:6ω3) and dinoflagellates was not observed. Decreasing pH had a negative effect on EPA and MUFA proportions, and DHA proportions tended to decrease with higher temperature. These two effects were primarily driven by differences in phytoplankton assemblage composition. Overall, the results of this geographically extensive study provide new information into the use of lipid markers and the ecological determinants of FA synthesis in the North. It also highlights the importance of long-lived subsurface chlorophyll maximum layers in supplying PUFA-rich POM to the food web and suggests that this situation may persist despite ongoing changes in the physical environment.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0360,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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