Research note: Field evaluation of epiphyte recruitment (<i>Vertebrata lanosa</i>, Rhodophyta) in different microsite types on host fronds (<i>Ascophyllum nodosum</i>, Phaeophyceae)
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The seaweed Ascophyllum nodosum (Phaeophyceae, Fucales) often forms extensive beds in wave‐sheltered, rocky intertidal habitats on northern Atlantic shores. Since this alga is an ecosystem engineer that influences benthic biodiversity, it is important to understand the factors that regulate its performance. Epiphytism is known to affect the performance of macroalgal hosts. In this study, we investigated the effects of surface irregularities on A. nodosum fronds (wounds, branch axils, and lateral pits resulting from receptacle shedding) on the recruitment rate of its obligate epiphyte Vertebrata lanosa (= Polysiphonia lanosa , Rhodophyta, Ceramiales). For this purpose, we performed a field experiment in Nova Scotia, Canada. In June–July 2007, we created wounds on the surface of host fronds that mimicked the wounds that result from invertebrate grazing. At that time, we also mapped the position of epiphyte‐free lateral pits and branch axils on host fronds. In October 2007, after the reproductive season for V. lanosa , the percentage of microsites colonized by this epiphyte was statistically similar for wounds and lateral pits, but significantly lower for branch axils, although by a small difference (mean recruitment rates ranged between 37 and 50%). Since V. lanosa is known not to colonize smooth frond surfaces, our study suggests that the degree of epiphyte load on A. nodosum beds should largely be affected by the overall amount of surface irregularities, with little influence of the relative availability of each microsite type.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».