Fish-mediated nutrient recycling and the trophic cascade in lakes
Notice bibliographique
Résumé
The effects of planktivorous fish on phytoplankton through nutrient recycling and zooplankton herbivory were experimentally separated and their relative importance quantified in a eutrophic humic lake. Natural phytoplankton assemblages were incubated in nutrient-permeable chambers placed inside enclosures with or without fish. Outside these chambers, phytoplankton were exposed to zooplankton herbivory and to nutrient recycling by fish and zooplankton, whereas inside the chambers, phytoplankton were exposed only to nutrient recycling by these consumers. Our results show that fish had significant positive effects on cyanobacteria, cryptomonads, and chlorophytes inside the chambers, indicating that fish-mediated nutrient recycling had significant effects on these phytoplankton groups. However, our results also indicate that changes in zooplankton grazing induced by fish were an important mechanism by which fish affected all phytoplankton groups except cyanobacteria. Comparison of effect sizes revealed that the effects on cyanobacteria and chlorophytes through nutrient recycling were stronger than those through zooplankton grazing. Moreover, most of the fish-mediated nutrient recycling effects were due to increased nutrient recycling by zooplankton rather than direct nutrient excretion by fish. In conclusion, we provide experimental evidence supporting the hypothesis that fish-mediated nutrient recycling is an important mechanism affecting phytoplankton community structure and favoring cyanobacteria dominance in lakes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».