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Enregistrement W2045956876 · doi:10.5194/bg-11-2939-2014

Examination of the role of the microbial loop in regulating lake nutrient stoichiometry and phytoplankton dynamics

2014· article· en· W2045956876 sur OpenAlexfundno aff
Y. Li, Gideon Gal, Vardit Makler-Pick, Anya M. Waite, Louise C. Bruce, Matthew R. Hipsey

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilGlobal Lake Ecological Observatory NetworkNational Science Foundation
Mots-clésPhytoplanktonMicrobial loopNutrientAbiotic componentBiomass (ecology)Nutrient cycleEcosystemTrophic levelEnvironmental chemistryBacterioplanktonPlanktonPhosphorusDissolved organic carbonEnvironmental scienceEcologyPrimary producersEcological stoichiometryOrganic matterRedfield ratioBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The recycling of organic material through bacteria and microzooplankton to higher trophic levels, known as the "microbial loop", is an important process in aquatic ecosystems. Here the significance of the microbial loop in influencing nutrient supply to phytoplankton has been investigated in Lake Kinneret (Israel) using a coupled hydrodynamic–ecosystem model. The model was designed to simulate the dynamic cycling of carbon, nitrogen and phosphorus through bacteria, phytoplankton and zooplankton functional groups, with each pool having unique C : N : P dynamics. Three microbial loop sub-model configurations were used to isolate mechanisms by which the microbial loop could influence phytoplankton biomass, considering (i) the role of bacterial mineralisation, (ii) the effect of micrograzer excretion, and (iii) bacterial ability to compete for dissolved inorganic nutrients. The nutrient flux pathways between the abiotic pools and biotic groups and the patterns of biomass and nutrient limitation of the different phytoplankton groups were quantified for the different model configurations. Considerable variation in phytoplankton biomass and dissolved organic matter demonstrated the sensitivity of predictions to assumptions about microbial loop operation and the specific mechanisms by which phytoplankton growth was affected. Comparison of the simulations identified that the microbial loop most significantly altered phytoplankton growth by periodically amplifying internal phosphorus limitation due to bacterial competition for phosphate to satisfy their own stoichiometric requirements. Importantly, each configuration led to a unique prediction of the overall community composition, and we conclude that the microbial loop plays an important role in nutrient recycling by regulating not only the quantity, but also the stoichiometry of available N and P that is available to primary producers. The results demonstrate how commonly employed simplifying assumptions about model structure can lead to large uncertainty in phytoplankton community predictions and highlight the need for aquatic ecosystem models to carefully resolve the variable stoichiometry dynamics of microbial interactions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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