Typhoons initiate predictable change in aquatic bacterial communities
Notice bibliographique
Résumé
We explored patterns of change in bacterioplankton and phytoplankton community composition in response to typhoons in a subtropical, subalpine freshwater humic lake in Taiwan. Thermal profiles with depth, nearsurface dissolved oxygen, and meteorological conditions were measured at high temporal resolution using an instrumented buoy. We collected samples across a time series spanning two typhoon seasons and assessed bacterial community composition at each time point using a fingerprinting technique targeting the internal transcribed spacer region of the ribosomal RNA operon. Wind and rain associated with the typhoons mixed the otherwise stably stratified water column. After each of six typhoon‐induced mixing events, the bacterial community composition was reset to similar conditions, revealing a surprisingly deterministic pattern of recovery that was reminiscent of secondary succession following large infrequent disturbances in terrestrial ecosystems. Distinct bacterial assemblages were associated with epilimnion and hypolimnion samples collected more than 80 d after a mixing event. These assemblages were also distinct from the communities observed in the generally unstratified water column within 7 d after a typhoon. Our results were surprising since bacterial communities are not expected to respond in such predictable ways because of their immense complexity and diversity. In contrast, phytoplankton communities did not recover in a predictable way after typhoons.
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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) | 0,003 | 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 ».