Relative influence of bioturbation and predation on organic matter processing in river sediments: a microcosm experiment
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Our objective was to measure the effects of bioturbation and predation on the physical characteristics and biogeochemical processes in river sediments. 2. We investigated the impacts of tubificid worms tested separately and together with an omnivore (Gammarus pulex), which does feed on tubificids, on sediment distribution, water flux, sediment organic carbon, biofilm biomass and microbial activities, and the concentrations of dissolved oxygen, dissolved organic carbon, PO , NO , NO and NH in slow filtration sand–gravel columns. We hypothesised that gammarids, which exploit the top 2–3 cm of the sediment, would modify the impact of worms at the sediment surface. 3. In experiments both with and without gammarids, bioturbation by the tubificids modified both the distribution of surface particles in the sediment column and water flux. In addition, microbial aerobic (oxygen consumption) and anaerobic (denitrification and fermentative decomposition of organic matter) processes in the sediment were stimulated in the presence of tubificid worms. However, G. pulex did not affect either the density or bioturbation activity of the tubificid worms. 4. Bioturbation by the benthos can be a major process in river habitats, contributing to the retention of organic matter in sediment dynamics. The presence of at least one predator had no effect on bioturbation in sediments. In such systems, physical heterogeneity may be sufficient for tubificids to escape from generalist predators, though more specialised ones might have more effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».