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Enregistrement W6965192903 · doi:10.26092/elib/433

Polar microbioerosion patterns exemplified in Arctic and Antarctic barnacles

2020· article· en· W6965192903 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMedia (https://www.suub.uni-bremen.de/) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioerosionArcticPhotic zoneIntertidal zoneCyanobacteriaLatitudePolarBenthic zoneBarnacle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioerosion is the degradation of hard substrates by living organisms, primarily in marine environments. The process is an important component of the carbon cycle, it attributes to biosedimentary processes, and it gains attention as the “other ocean acidification problem” acknowledging the acceleration of bioerosion as a consequence of the global climate change. Bioerosion leaves traces in the substrate, which serve as a useful tool to investigate palaeobathymetry or -temperature. Most bioerosion studies were conducted at low latitudes, with a focus on shallow water depths. Few studies were performed in the cold-temperate regions, but almost none at the highest latitudes in the polar seas, thus setting the scene for this doctoral thesis exploring traces of microbial bioerosion in the polar realm. Acorn barnacles from three polar study sites, spanning a wide bathymetrical range, were used as a hard substrate to visualize the microbioerosion traces in their shells by means of scanning electron microscopy of epoxy resin casts. Samples from the Arctic Svalbard archipelago were from the photic intertidal to aphotic water depths of 125 m; from the Frobisher Bay, Canadian Arctic, barnacles from 62 to 94 m were examined; from the Ross Sea, Antarctica, samples originated from 37 m to 1680 m. Each study area was investigated by semi-quantifying and statistically evaluating the ichnodiversity regarding a bathymetric trend and latitudinal gradient. In total, 29 different microendolithic traces formed by cyanobacteria (4), chlorophytes (2), rhodophytes (1), sponges (1), fungi (12), foraminifera (3), bacteria (1), unknown microorganisms (4), and cirripeds (1, macroboring) were recorded in more than 200 samples. Three traces were identified at all three sites, eight traces were found exclusively in Svalbard, one in Frobisher Bay, eight in the Ross Sea, and three were restricted to the Arctic. The inferred trace-makers were mainly organotrophs and expectedly dominated by fungi, as they are very robust and thrive even under harsh environmental conditions. The polar regions are characterized by extreme conditions such as cold temperatures, months of sea ice cover and the cycle of polar day and night. Especially the latter is reflected in a general impoverishment in phototrophic bioeroders, as statistically confirmed in Svalbard. The Svalbard study material enabled the identification and establishment of a previously unknown bioerosion trace that is interpreted as a potential key ichnotaxon for cool- to cold-water (palaeo)environments. Comparisons with studies from lower latitudes led to the conclusion that the ichnodiversity in aphotic water depths is nearly constant across all latitudes. A parallel comparison of all photic zones could not be accomplished due to scarcity of suitable samples from shallow waters caused by the sea-ice abrasion of barnacles and their comparatively limited distribution in shallow water depths in polar environments. The three comprehensive microbioerosion studies are an important step towards a better understanding of polar microbioerosion patterns and allow comparisons with lower latitudes and preliminary findings in a global context. Profound knowledge of bioerosion in polar environments is particularly important considering that the environment in the polar realm is responding to global climate change at an unprecedented pace.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,173 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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