Salmon-derived nutrients drive diatom beta-diversity patterns
Notice bibliographique
Résumé
1. Pacific salmon are a textbook example of migratory animals that transfer nutrients between ecosystems, but little is known about how salmon-derived nutrients (SDN) affect the biodiversity of recipient freshwater ecosystems. We examined paleolimnological records from six Alaskan lakes to define how changes in SDN from sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) influenced sedimentary diatom community structure and beta-diversity among lakes and through time. 2. Using an isotopic mixing model, we showed that SDN loading could account for >80% of the lake total nitrogen budgets and strongly regulated diatom community composition. Spatial dissimilarity in diatom communities was positively related to differences in SDN among lakes (r2 = 0.69, P < 0.01, n = 10). Likewise, temporal dissimilarity in diatom communities was positively related to differences in SDN in a sediment core with substantial variation in salmon spawner dynamics between 1700 and 1950 AD (r2 = 0.34, P < 0.01, n = 19). Finally, beta-diversity metrics quantifying temporal turnover within each lake’s sediment record were also positively related to the variance in SDN loading among lakes (r2 = 0.88, P < 0.05, n = 5). Mean SDN was only negatively correlated to temporal diatom beta-diversity. 3. Spatially subsidised systems often receive temporally variable resource inputs, and thus, it is not surprising that, unlike previous studies, we found that resource variability was the key driver of community composition and beta-diversity. In habitats that receive strongly fluctuating external nutrient loads, environment heterogeneity may overweigh stochastic community processes. In addition, freshwater diatoms are characterised by great dispersal capabilities and short life cycles and therefore may be a more sensitive indicator for evaluating the role of resource variability than previously used model organisms. These results suggest that productivity–diversity relationship vary with the nature of nutrient loading and the life history of the community studied. 4. Overall, our study highlights that the transport of nutrients by sockeye salmon across ecosystem boundaries is a significant driver of algal community and biodiversity in nursery lakes, mainly through changing the magnitude of nutrient variation. As such, freshwater species diversity in regions like the U.S. Pacific Northwest may become impoverished where there have been long-term declines in salmon populations and decreases in nutrient variability among lakes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».