Herbivory in variable environments: an experimental test of the effects of vertical mixing and <i>Daphnia</i> on phytoplankton community structure
Notice bibliographique
Résumé
Phytoplankton communities in lakes are exposed to different within-season frequencies of heterogeneity in resource supply because of wind-induced vertical mixing. Effects of such heterogeneity, in conjunction with herbivory, on phytoplankton community structure have rarely been simultaneously examined, despite the fact that each factor can have large effects on phytoplankton composition and diversity. This study uses replicated oligotrophic mesocosms to examine the effects of herbivory and different scales of temporal heterogeneity in deepwater mixing. The pattern of vertical mixing alone had minor effects on phytoplankton community diversity and composition. The herbivore Daphnia caused a shift in phytoplankton composition to less edible types, based mainly on morphological features (spiny shapes and trichomes on cell walls) rather than size structure alone. Phytoplankton richness depended jointly on mixing frequency and large Daphnia biomasses. When systems were well mixed, with high encounter rates between predator and prey populations, phytoplankton community richness was lowest. By contrast, the systems that were least often mixed had highest richness. These results are related to limited encounter rates with infrequent mixing and to the availability of refuges from predation. Responses to different scales of temporal heterogeneity in these oligotrophic phytoplankton communities depend more on Daphnia feeding than on resource pulsing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».