Forests fuel fish growth in freshwater deltas
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems are fuelled by biogeochemical inputs from surrounding lands and within-lake primary production. Disturbances that change these inputs may affect how aquatic ecosystems function and deliver services vital to humans. Here we test, using a forest cover gradient across eight separate catchments, whether disturbances that remove terrestrial biomass lower organic matter inputs into freshwater lakes, thereby reducing food web productivity. We focus on deltas formed at the stream-lake interface where terrestrial-derived particulate material is deposited. We find that organic matter export increases from more forested catchments, enhancing bacterial biomass. This transfers energy upwards through communities of heavier zooplankton, leading to a fourfold increase in weights of planktivorous young-of-the-year fish. At least 34% of fish biomass is supported by terrestrial primary production, increasing to 66% with greater forest cover. Habitat tracers confirm fish were closely associated with individual catchments, demonstrating that watershed protection and restoration increase biomass in critical life-stages of fish. Vegetation close to streams and lakes provides organic matter to aquatic ecosystems. Here, the authors show that the dense forest cover around lakes feeds the near-shore lake food web through organic matter subsidies, leading to faster growth in planktivorous fish.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».