An investigation into iron-stimulated phytoplankton productivity in epipelagic Lake Erie during thermal stratification using trace metal clean techniques
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that phytoplankton productivity in pelagic Lake Erie is limited by low Fe bioavailability during the period of thermal stratification. Iron enrichment (20 and 200 nM Fe) of water sampled from the eastern basin surface water (5 m depth) in July 1996 revealed a dramatic 180 and 30% increase in the standing crop of the picoplankton (0.2-2 µm) and nanoplankton (2-20 µm) size fractions, respectively. Light-saturated rates of photosynthesis for picoplankton increased 2.8 times that of the controls within 24 h. In contrast, simultaneous P and Fe enrichment experiments carried out in July 1997 and August 1998 with water samples from three pelagic stations revealed that P enrichment alone stimulated phytoplankton growth, although at several stations, phytoplankton yield was greater in combined P- and Fe-amended experiments relative to P-enriched treatments. Periodogram analysis of meteorological buoy wave height data and heat budgets calculated from thermal profiles in the eastern basin revealed important interyear differences in precruise conditioning of the epilimnion. Low-frequency, turbulent mixing events that characterized the 30-day precruise period in the years 1997 and 1998 relative to 1996 may have prevented Fe-stressed conditions in the phytoplankton community studied in 1997 and 1998.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».