Positive and negative effects of allochthonous dissolved organic matter and inorganic nutrients on phytoplankton growth
Notice bibliographique
Résumé
Dissolved organic matter (DOM) can have both positive and negative effects on phytoplankton growth. The magnitude of these effects may vary depending on the source of DOM and the composition of the phytoplankton community. Here, I address the relative importance of the positive and negative effects of DOM extracts on phytoplankton growth. In short-term experiments with phytoplankton from West Long Lake, a small, moderately coloured lake in northern Michigan, U.S.A., the net effect of doubling ambient DOM on phytoplankton growth was positive. Increasing DOM concentrations from ~10 mg C·L1to ~20 mg C·L1had a negative effect on total phytoplankton growth by reducing irradiance and thus reducing the depth to which growth was positive. However, inorganic nutrients in the DOM extracts increased growth at each irradiance level. The positive effect on phytoplankton growth owing to the nutrients associated with DOM was greater than the negative effect caused by shading. Although the positive effects of allochthonous DOM inputs outweighed the negative effects for the nutrient-limited phytoplankton in these experiments, the net effect depends on the concentration and availability of nutrients associated with allochthonous DOM as well as the physiological status of the phytoplankton community.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».