Controls on phytoplankton physiology in Lake Ontario during the late summer: evidence from new fluorescence methods
Notice bibliographique
Résumé
Fast repetition rate fluorescence (FRRF) and spectral fluorescence, together with measures of nutrients and pigments, were used to characterize the composition and photosynthetic physiology of Lake Ontario phytoplankton in late summer and relate them to environmental conditions. Two stations demonstrated effects from relatively heavy anthropogenic disturbance and showed that the response of phytoplankton physiology to different impacts is highly variable. Other stations were more similar in phytoplankton composition, and in situ fluorescence yields ([Formula: see text]) in the lower surface mixed layer suggested good physiological condition (0.45–0.50). Nutrient ratios and mean irradiance indicated a general state of light saturation and slight phosphorus (P) deficiency, but physiological variations among stations were unrelated to measures of P deficiency. Fluorescence yields often decreased when surface layer samples were held in the dark, consistent with an induction of chlororespiration and prior exposure to supersaturating levels of irradiance. Comparative estimates of photosynthesis by FRRF and 14C revealed disparities suggestive of substantial differences between in situ and incubation methods, while spectral fluorescence appeared to underestimate cyanobacterial abundance. FRRF parameters, particularly [Formula: see text], were effective in identifying higher-impact stations and showed promise as an efficient means of characterizing variations in phytoplankton condition that may underlie phenomena such as taste and odour production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».