Patterns in nutrient limitation and chlorophyll <i>a</i> along an anthropogenic eutrophication gradient in French Mediterranean coastal lagoons
Notice bibliographique
Résumé
A cross-ecosystem comparison of data obtained from 20 French Mediterranean lagoons with contrasting eutrophication status provided the basis for investigating the variables that best predict chlorophyll a (Chl a) concentrations and nutrient limitation of phytoplankton biomass along a strong nutrient enrichment gradient. Summer concentrations of dissolved inorganic nitrogen (DIN) and phosphorus (DIP) comprised only a small fraction of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP). On the basis of inorganic nutrient concentrations, the most oligotrophic lagoons appeared to be phosphorus-limited, with a tendency towards the development of nitrogen limitation as eutrophication increased, as evidenced by decreasing DIN:DIP ratios. A weak but significantly positive relationship was found between dissolved silicate (DSi) and Chl a, reflecting DSi accumulation in the water column along the trophic state gradient and implying a progressive shift away from potential Si limitation of phytoplankton growth. Observed concentrations of Chl a were far better explained by TN and TP than by DIN and DIP concentrations, suggesting that a total nutrient based approach is likely to be the most appropriate for managing eutrophication in Mediterranean lagoons and other coastal waters. These results give credence to the idea that marine and freshwater environments respond in a similar fashion to nutrient enrichment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».