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Enregistrement W2153604500 · doi:10.1111/1365-2745.12134

Effects of nutrient enrichment on seagrass population dynamics: evidence and synthesis from the biomass–density relationships

2013· article· en· W2153604500 sur OpenAlexaff
Susana Cabaço, Eugenia T. Apostolaki, Patricia García‐Marín, Renee K. Gruber, Ignacio Hernández, Begoña Martínez‐Crego, Marta Pérez, Anchana Prathep, Cliff Robinson, Javier Romero, Allison L. Schmidt, Fred Short, Brigitta I. van Tussenbroek, Rui Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeagrassBiomass (ecology)NutrientEpiphyteBiologyEnvironmental scienceEcosystemEcologyContext (archaeology)Population densityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The available data from experimental and descriptive studies on seagrass biomass and density responses to nutrient enrichment were analysed to assess the intraspecific mechanisms operating within seagrass populations and whether biomass–density relationships can provide relevant metrics for monitoring seagrasses. The response of shoot biomass and density to nutrient enrichment was dependent on the type of study; the short‐term positive response of biomass and density in experimental studies reveals context‐specific nutrient limitation of seagrasses. The long‐term negative response of descriptive studies probably results from ecosystem‐scale events related to nutrient enrichment such as increased turbidity, algal blooms, epiphyte loads and anoxia. Most seagrass species analysed lie in the nonthinning part of the theoretical biomass–density curves. A simultaneous increase in biomass and decrease in density, evidence of self‐thinning, were only observed in 4 of 28 studies. The analysis of both the static and the dynamic biomass–density relationships revealed that the slopes increase under nutrient enrichment. Surprisingly, the species‐specific slopes (log B‐log D) were higher than one, revealing that the B/D ratio, that is, the average shoot biomass, increases with density in all seagrass species analysed. Nutrient enrichment further enhanced this effect as biomass–density slopes increased to even higher values. The main drivers behind the increasing biomass–density slopes under nutrient enrichment were the increase in shoot biomass at densities above a species‐specific threshold and/or its decrease below that threshold. Synthesis. Contrasting short‐ and long‐term responses of both biomass and density of seagrasses to nutrient enrichment suggest that the former, positive ones result from nutrient limitation, whereas the later, negative ones are mediated by whole ecosystem responses. In general, shoot biomass of seagrasses increases with density, and nutrient enrichment enhances this effect. Experimental testing of facilitation processes related to clonal integration in seagrasses needs to be done to reveal whether they determine the low incidence of self‐thinning and the intriguing biomass–density relationships of seagrass species. The increasing slopes and decreasing intercepts of the species‐specific dynamic biomass–density relationships of seagrasses and the decreasing coefficients of variation of both biomass and density constitute relevant, easy‐to‐collect metrics that may be used in environmental monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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