Hydrologic regime and turbidity influence entrance of terrestrial material into river food webs
Notice bibliographique
Résumé
We used stable isotope signatures of deuterium (δD) and a Bayesian stable isotope mixing model to estimate contributions of algae versus terrestrial plants to consumers during different hydrologic phases in three Texas rivers spanning a gradient of turbidity and light penetration. In the two rivers where high-flow pulses increased turbidity, assimilation of source material by consumers varied according to discharge stage. In these rivers, algae made greater contributions to macroinvertebrates and fish biomass following low-flow periods, and terrestrial plants made greater contributions following high-flow pulses. In the river with greatest loads of suspended sediments, contributions of material from terrestrial plants also increased slightly following an extended low-flow period, possibly because of increased abundance of inedible cyanobacteria. During flow pulses, lower algal biomass and production, combined with increased inputs of terrestrial organic matter from watersheds and riparian habitats, can result in greater inputs of terrestrial material into aquatic food chains. These patterns most closely match predictions of the River Wave Concept, which posits that flow is the key process determining the source of organic matter assimilated by higher consumers in rivers. Incorporation of interactions between hydrology and turbidity into river ecosystem models should facilitate more accurate predictions of food web dynamics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
| 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 ».