Nitrogen regulation of algal biomass, productivity, and composition in shallow mountain lakes, Snowy Range, Wyoming, USA
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effects of increased nitrate (NO3), alone and in combination with phosphorus (P), on phytoplankton, epilithon, and epipelon in shallow lakes of the Snowy Range, Wyoming, using two enclosure experiments during early and late summer. Phytoplankton responded strongly to N and N + P, but not to P, with increased cell density, chlorophyll a, and photosynthesis and shifts in composition from chrysophytes to cyanophytes, chlorophytes, and diatoms. Zooplankton density and biomass were unaltered despite the additional phytoplankton stock, probably as the result of poor food quality. In the late summer, algae on tiles responded to N and N + P additions with greater chlorophyll a and increases in cyanophyte and chlorophyte density. Algae on sediment dominated whole-enclosure algal biomass but were spatially variable and responded insignificantly to nutrients. Consequently, N controlled productivity and community composition of phytoplankton and algae on hard substrates but had less impact on ecosystem algal biomass because of the large pool of nutrient-sufficient sediment algae. Phytoplankton were more photosynthetically efficient than the benthos, however, such that primary productivity did shift more toward the water column.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».