THE RELATIONSHIP IN LAKE COMMUNITIES BETWEEN PRIMARY PRODUCTIVITY AND SPECIES RICHNESS
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of the relationship between species richness and productivity is crucial to understanding biodiversity in lakes. We investigated the relationship between the primary productivity of lake ecosystems and the number of species for lacustrine phytoplankton, rotifers, cladocerans, copepods, macrophytes, and fish. Our study includes two parts: (1) a survey of 33 well-studied lakes for which data on six major taxonomic groups were available; and (2) a comparison of the effects of short- and long-term whole-lake nutrient addition on primary productivity and planktonic species richness. In the survey, species richness of all six taxa showed a significant quadratic response to increased annual primary productivity (14C estimate, g C·m−2·yr−1) when lake area is taken into account. However, the richness–productivity relationship for phytoplankton and fish was strongly dependent on lake area. The relationship for phytoplankton, rotifers, cladocerans, copepods, and macrophytes was significantly unimodal. Species richness generally peaked at levels of primary productivity in the range of 30–300 g C·m−2·yr−1. For the average lake size, the highest biodiversity tended to occur in lakes with relatively low primary productivity, such as those found in the Northern Temperate Lakes Long-Term Ecological Research (LTER) site in the upper Midwest (United States) and in the Experimental Lakes Area of Ontario (Canada). Based on short-term (3 yr) and long-term (21–24 yr) experiments, we tested whether individual lakes respond to whole-lake enrichment experiments in the manner suggested by analyses of survey data. Experimental addition of nutrients produced varied and unpredictable responses in species richness, probably due to transient dynamics and time lags. Responses to nutrient addition were taxon and lake specific. Phytoplankton showed a variety of relationships between species richness and pelagic primary productivity (PPR), depending on the history of enrichment and recovery. No significant effect of primary productivity on rotifer richness occurred in any of the experimental lakes, whereas richness of crustacean zooplankton was negatively correlated with primary productivity in both the short- and long-term experiments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».