The effect of water velocity on stable carbon and nitrogen isotope signatures of periphyton
Notice bibliographique
Résumé
Water movement affects carbon and nitrogen isotopic signatures of algae, possibly through effects on boundarylayer thickness. We describe a laboratory experiment carried out in artificial streams, which supports this hypothesis. Periphyton δ 13 C and δ 15 N signatures were significantly depleted in 13 C and 15 N when grown at higher water velocity over the range of 5–62 cm s −1 , the normal range found in small streams. δ 13 C signatures ranged between —16.7‰ and —28.1‰ from the lowest to the highest water velocity, respectively. Similarly, δ 15 N signatures ranged between 7.2‰ and 2.3‰ from the lowest to the highest water velocity, respectively. This pattern was found for algal communities growing on glass (mainly diatoms) as well as for those growing on rock (mainly filamentous green algae). For both C and N, the slopes of the responses were not different between the periphyton communities growing on each substrate, although the effect was statistically weaker for the communities on rocks. The intercept for δ 13 C was significantly higher for the communities on rocks, but not different for δ 15 N. Thus, while both isotopes are fractionated to a greater extent as velocity increases, the diatom communities growing on glass appeared to fractionate C isotopes more than the filamentous green algae growing on rock. This relationship between the stable isotopic signatures of aquatic plants and water velocity will hopefully allow a better understanding of the differences in isotopic signatures of fish in different habitats.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».