Meta-analysis of cyanobacterial effects on zooplankton population growth rate: species-specific responses
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed a large data set of laboratory experiments to examine the effects of cyanobacteria containing or lacking intracellular toxic metabolites and of different morphology on zooplankton population growth rates across multiple genera and species of cladocerans, rotifers and cyanobacteria. Twenty-one of the 29 zooplankton species maintained positive growth rates when fed a diet containing cyanobacteria even though cyanobacteria were a poor food source for half of the zooplankton species tested relative to a diet containing only green algae and/or flagellates. Differences among zooplankton species could not be explained by grazer species body lengths, even when experiments were restricted to those that used only filamentous cyanobacteria. Single-celled cyanobacteria were more detrimental to a larger number of zooplankton species compared to filamentous or chroococcoid colonial cyanobacteria. We also found no clear effect of putative cyanobacterial toxins on the growth of seven zooplankton species but we did detect a negative effect for the largest cladoceran species, Daphnia magna. Among the cyanobacterial genera, Microcystis had the largest negative effect on zooplankton population growth and there was no consistent difference between M. aeruginosa strains that produced microcystins and those that did not. Our results highlight the large variation in species-specific responses of zooplankton to cyanobacteria. Although cyanobacterial toxicity and mechanical interference may be important drivers in particular cyanobacteria-zooplankton interactions, we did not find general support for these mechanisms through the use of this meta-analysis.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».