Effects of species richness on cadmium removal efficiencies of algal microcosms
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. An important factor limiting the wider application of constructed ecosystems for bioremediation of sites contaminated by toxic chemicals is their relatively low efficiency of contaminant removal. Although there is growing evidence that species‐rich ecosystems may out‐perform species‐poor ecosystems in removing excessive nutrients from water through niche partitioning, it remains unknown whether diverse ecosystems are more efficient in removing toxic chemicals from the environment, and if they are, by what mechanisms diverse ecosystems can lead to enhanced removals. 2. In this study, we exposed aquatic algal microcosm ecosystems of varying species richness to a realistic cadmium (Cd) contamination scenario. We explore the mechanisms of Cd removal by assemblages with differing diversity and consider the potential role of diversity on Cd bioremediation. 3. Our results suggest that Cd removal efficiencies of the algal microcosms increased with species richness. Furthermore, we found that 45% of all polycultures out‐performed the monocultures of their most efficient component species in removing Cd from the growth substrates (referred as to ‘over Cd removal’). However, the average Cd removal efficiency of the most diverse (eight‐species) polycultures was not higher than that of the most efficient monoculture (i.e. the algal species most tolerant to Cd) in this study. We also showed that the observed over Cd removal could be largely ascribed to the enhanced biomass yields of the polycultures, which were mainly driven by the positive effects of Cd‐tolerant species on Cd‐sensitive species. 4. Synthesis and applications . This study demonstrates that some algal polycultures containing both Cd‐tolerant and Cd‐sensitive species may show over Cd removal through facilitation provided by Cd‐tolerant species. These polycultures are likely to be assembled and applied to achieve Cd removals higher than those of their most efficient component species in monoculture. Given that species‐rich ecosystems tend to be more environmentally stable than ones with fewer species, it would be prudent to employ diverse polycultures rather than risk the loss of individual monocultures.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».