Freshwater autotrophic picoplankton: a review
Notice bibliographique
Résumé
Autotrophic picoplankton (APP) are distributed worldwide and are ubiquitous in all types of lakes of varying trophic state. APP are major players in carbon production in all aquatic ecosystems, including extreme environments such as cold ice-covered and/or warm tropical lakes and thermal springs. They often form the base of complex microbial food webs, becoming prey for a multitude of protozoan and micro-invertebrate grazers, that effectively channel APP carbon to higher trophic levels including fish. In this review we examine the existing literature on freshwater autotrophic picoplankton, setting recent findings and current ecological issues within an historic framework, and include a description of the occurrence and distribution of both single-cell and colonial APP (picocyanobacteria) in different types of lakes. In this review we place considerable emphasis on methodology and ecology, including sampling, counting, preservation, molecular techniques, measurement of photosynthesis, and include extensive comment on their important role in microbial food webs. The model outlined by Stockner of an increase of APP abundance and biomass and a decrease of its relative importance with the increase of phosphorus concentration in lakes has been widely accepted, and only recently confirmed in marine and freshwater ecosystems. Nevertheless the relationship which drives the APP presence and importance in lakes of differing trophic status appears with considerable variation so we must conclude that the success of APP in oligotrophic lakes worldwide is not a certainty but highly probable.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».