Elevated pH regulates bacterial carbon cycling in lakes with high photosynthetic activity
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria are critically important for carbon (C) cycling and energy flow in aquatic environments. However, studies to date have largely focused on the role of substrate quality in the regulation of this important process. As such, we know little about the role of other ecological drivers in shaping bacterially mediated C cycling. Here we examine the manner in which planktonic bacterial abundance (BA), productivity (BP), respiration (BR), and growth efficiency (BGE), and thus C cycling are affected by elevated pH, an ecological factor that occurs commonly in highly productive aquatic systems. We undertook our study in lakes of the Mackenzie Delta region of Canada. These lakes routinely experience high pH caused by rapid macrophyte photosynthesis. Two different experiment types were employed: first, a series of short-term experiments was used to assess the direct effects of elevated pH on bacteria experiencing differing pH levels in situ. Second, long-term mesocosms were used to explore the effect of elevated pH on bacteria over longer time scales and in the presence of other trophic levels. Bacterial productivity and BR slowed dramatically with elevated pH over the short term, potentially uncoupling bacterial processing of organic matter from its in-lake production and causing a switch away from biomass creation and toward C mineralization. With longer term exposure, bacterial communities adapted to the direct stress of elevated pH, but responses at higher trophic levels caused a cascade that mediated the effect of alkalization on bacteria, in a manner that could well vary among aquatic ecosystems. Our study establishes elevated pH as a key driver of bacterial C cycling and energy flow in aquatic systems with high autotrophic productivity.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».