Spatial variation of nitrogen fixation in lakes of the northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial blooms are a regular feature of lakes in central North America, but little is known of their importance to the nitrogen (N) cycle and nutrition of aquatic food webs. We hypothesized that N2‐fixing cyanobacteria constitute a significant source of N to prairie lakes, that fixed N is effectively transferred to primary and secondary consumers, and that the importance of fixed N is structured on a landscape scale due to spatial gradients of lake chemistry and catchment characteristics. These hypotheses were tested using stable isotope analyses and mass budgets in six chained lakes of the northern Great Plains that were sampled biweekly during summers of 1994‐2004. Mean annual N isotope signatures of particulate organic matter (δ15N‐POM) were highly correlated to the abundance of N2‐fixing cyanobacteria (r2 = 0.75, p , 0.001), but exhibited no marked spatial organization. Instead, the temporal variability of δ15N‐POM was greatest in downstream lakes where N2‐fixing cyanobacteria were abundant. Furthermore, seasonal declines in δ15N‐POM were correlated with reductions in δ15N of individual zooplankton taxa (Daphnia spp., Diacyclops thomasi, Leptodiaptomus siciloides, Leptodora kindtii), especially in downstream eastern lakes. N mass balances revealed that the importance of biological N2 fixation relative to total N inputs (up to 77%) and initial N standing stock (up to 201%) were significantly linearly correlated with landscape position (0.59 ≤ r2 ≤ 0.83, p ≤ 0.07) and effective drainage area (0.61 ≤ r2 ≤ 0.98, p ≤ 0.07), as were volumetric and areal estimates of N2 fixation during summer (r2 ≥ 0.87, p ≤ 0.007). These patterns demonstrate that fixed N is spatially structured, highly predictable based on landscape position, and readily assimilated into aquatic food webs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».