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Record W1551955266 · doi:10.7202/705325ar

Comparaison de deux méthodes d'estimation du broutage des bactéries par les protozoaires en milieux aquatiques [Courte note]

2005· article· fr· W1551955266 on OpenAlexaff
Pierre Servais, Sylvie Becquevort, F. Vandevelde

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsForestryMolecular biologyPhysicsBiologyGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'objectif du présent travail est de comparer deux méthodes indépendantes permettant d'estimer, dans les milieux aquatiques, le flux de carbone transitant du compartiment bactérien vers les protozoaires. Les deux méthodes utilisées sont, d'une part, celle basée sur le suivi de la décroissance de radioactivité du matériel génétique bactérien après marquage à la thymidine tritiée (SERVAIS et al ., 1985) et, d'autre part, celle de mesure du taux d'ingestion de bactéries fluorescentes (FLB) par les protozoaires. Elles ont été appliquées en parallèle sur des échantillons de la rivière Meuse (Belgique). L'emploi de la première méthode a montré des taux de broutage compris entre 0.002 h -1 et 0.016 h -1 qui représentent en moyenne 72 % des taux de mortalité totale. Une excellente corrélation entre les estimations de flux de broutage obtenues par les deux techniques a été trouvée, mais les valeurs estimées à partir de la méthode FLB sont systématiquement inférieures (d'environ 30% en moyenne) à celles obtenues par l'autre méthode. Une part de cette différence peut vraisemblablement s'expliquer par la non prise en compte par la méthode FLB du broutage par des organismes de taille supérieure à 100 µm.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.392
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.014
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.075
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2005
Admission routes1
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