Extreme weather events alter planktonic communities in boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming has been shown to increase the frequency of extreme weather effects on small lakes by increasing the variability of terrigenic inputs and surface water temperatures. We hypothesized that the effect of thermal variability on boreal plankton depends on dissolved terrigenic matter (i.e., temperature‐terrigenic interaction). A two‐factor mesocosm (1500‐L capacity) experiment consisting of three terrigenic treatment levels (control, [−] runoff, [+] runoff) and three temperature treatment levels (control, warm, and cold) was conducted in triplicate for a total of 27 mesocosms deployed in Lake 302S of the Experimental Lakes Area in Canada. The warming treatment amplified the positive effect of terrigenic amendment on total phytoplankton biomass by stimulating large (>35‐µm Greatest Axial Linear Dimension; GALD) taxa during the 50‐d experiment. In comparison, removal of terrigenic matter increased the abundance of smaller (<35‐µm GALD) phytoplankton along with copepods and cladocerans under cold and warm conditions, respectively. We also attempted to corroborate our experimental findings by comparing planktonic communities collected from reference Lake 239 during climatically contrasting summers between 1970 and 2001. Although planktonic communities in Lake 239 also differed significantly between years characterized by cold, wet vs. warm, dry ice‐free conditions, their responses ran opposite to those detected during the experiment, highlighting the potential overriding importance of other scale‐dependent factors (e.g., fish predation, vertical migration) mediating the effects of climate on lake communities.
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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 | 0,001 | 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 ».