Phytoplankton community structure changes following simulated upwelled iron inputs in the Peru upwelling region
Notice bibliographique
Résumé
The effects of iron on phytoplankton community structure in 'High Nutrient Low Chlorophyll' regions of the ocean have been examined using both shipboard batch cultures (growouts) and open ocean mesoscale fertilization experiments.The addition of iron in these areas frequently results in a shift from communities dominated by small non-siliceous species towards ones dominated by larger diatoms.We used a new shipboard continuous culture experimental design in iron-limited Peru upwelling waters to examine shifts in phytoplankton structure and their biogeochemical consequences following simulated upwelled iron inputs.By allowing the added iron to pre-equilibrate with natural seawater ligands, we were able to supply iron in realistic chemical species at rates and concentrations similar to those found in upwelled waters off Peru.The community shifted strongly from cyanobacteria towards diatoms, and the extent of this shift was proportional to the increase in iron supply.Eukaryotic nanophytoplankton were the first to respond to the iron addition, followed by a community dominated by small pennate diatoms by Day 5.These community changes led to increased biogenic silica:particulate organic nitrogen (BSi:PON) and biogenic silica:particulate organic carbon (BSi:POC) production ratios, driven mainly by increases in diatom numbers with increasing iron.Our experiment demonstrated both similarities to and differences with parallel growout experiments and previous mesoscale fertilization experiments, and suggest that the shipboard continuous culture method can be applied to questions that cannot be easily addressed by either of these previous iron addition techniques.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».