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Enregistrement W6997043254

Trojan Horses in the Marine Realm: Characterizing Protistan Parasite Ecology in Coastal Waters

2022· dissertation· en· W6997043254 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtistPlanktonEcosystemMarine ecosystemFood webDinoflagellatePelagic zoneBiogeochemical cyclePhytoplankton
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protists are taxonomically and metabolically diverse drivers of energy and nutrient flow in the marine environment, with recent research suggesting significant roles in global carbon cycling throughout the water column. Top-down controls on planktonic protists include grazing and parasitism, processes that both contribute to nutrient transfer and biogeochemical cycling in the global ocean. Recent global surveys of eukaryotic small subunit ribosomal RNA molecular signatures have highlighted the fact that parasites belonging to the marine alveolate order Syndiniales are both abundant and ubiquitous in coastal and open ocean environments, suggesting a major role for this taxon in marine food webs. Two coastal sites, Saanich Inlet (Vancouver Island, BC) and Salt Pond (Falmouth, MA, USA) were selected as model ecosystems to examine the impacts of Syndinian parasitism on protist communities. Data presented in this thesis combines high-resolution sampling, water chemistry (including nutrients) analyses, molecular marker gene analyses, fluorescence in situ hybridization, and modeling to address key knowledge gaps regarding syndinian ecology. Information is presented on previously undescribed putative host taxa, the prevalence of syndinian parasites and infections on different hosts in coastal waters, and a framework for modeling host-parasite interactions based on field observations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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