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Enregistrement W1962907888 · doi:10.1111/j.1439-0485.2011.00476.x

The role of cyanobacteria in Southern California salt marsh food webs

2011· article· en· W1962907888 sur OpenAlexfundno aff
Carolyn A. Currin, Lisa A. Levin, Theresa Sinicrope Talley, Robert H. Michener, Drew M. Talley

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of Calgary
Mots-clésSalt marshBenthic zoneMarshEcologyPrimary producersWetlandHabitatFood webBiologyTrophic levelEnvironmental sciencePhytoplanktonNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding wetland food webs is critical for effective habitat management, restoration and conservation. Microalgae are recognized as key food sources for marsh invertebrates but the importance of different groups under various conditions is rarely examined. We tested the hypothesis that faunal utilization of microalgae, and cyanobacteria in particular, is significant in Southern California created and natural salt marshes but varies with habitat type (creek bank versus marsh interior) and season (spring versus autumn). We used stable isotope analysis and mixing models (IsoSource) to compare food webs in adjacent young (created) and mature (natural) salt marshes. Isotopic values of some primary producers, macrofauna, epifauna, and fish demonstrated significant differences between the adjacent salt marshes. δ13C and δ34S values of the benthic microalgal community varied with taxonomic composition (diatoms versus cyanobacteria) and to a lesser extent with season. Depleted δ15N values of benthic diatoms and macroalgae indicated that N2 fixed within algal mats was recycled within the benthic algal community. Marsh fauna, including most major macrofauna taxal, Cerithidea, and Fundulus, also exhibited seasonal differences in isotopic composition, and Cerithidea and selected macrofauna (oligochaetes, polychaetes) from the marsh interior were more enriched in 13C and depleted in 15N than those from the creek bank. In the young marsh, the cyanobacteria contributed a minimum of 17–100% of the primary production in food webs supporting macrofauna, and cyanobacteria contributed at least 40% of the primary production included in Cerithidea and Fundulus food webs. A wider range of primary producers contributed to food webs in the mature marsh. Cyanobacteria were a greater source of trophic support for macrofauna from the marsh interior than the creek bank, whereas Spartina was a more important food source for creek bank macrofauna in both marshes. Insect larvae largely consumed cyanobacteria, whereas polychaetes exhibited greater utilization of Spartina. Phytoplankton was the primary food resource for mussels in both marshes. Although the spatial and temporal complexity of food webs has traditionally been collapsed into the study of relatively simplified food webs, isotope signatures reveal fine‐scale patterns in food web structure that may be used to make more accurate assessments of ecosystem state. Accurate interpretation of marsh trophic structure using natural abundance stable isotopes requires fine‐scale resolution in space and time, a large number of samples, and a high level of taxonomic resolution.

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)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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