Iron and silicic acid effects on phytoplankton productivity, diversity, and chemical composition in the central equatorial Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
A microcosm nutrient‐amendment experiment using central equatorial Pacific Ocean (0°, 140°W) mixed‐layer waters was conducted to determine biogeochemical controls on phytoplankton with an emphasis on post‐iron enrichment nutrient uptake dynamics and species composition. The addition of either Fe (termed Fe‐only) or Fe and Si(OH) 4 (termed FeSi) to on‐deck incubations resulted in growth primarily of pennate diatoms, with statistically equivalent increases relative to the control in maximum photochemical efficiency, chlorophyll a (Chl a ) concentrations, particulate organic carbon and nitrogen concentrations, and dissolved inorganic carbon uptake rates. In contrast, at peak Chl a concentrations, there was a 3.4‐fold higher abundance of large diatoms and a 3.9‐ fold lower abundance of small pennate diatoms in FeSi relative to Fe‐only, which translated into a 3.5‐fold higher Si(OH) 4 uptake rate and a 2.1‐fold higher biogenic silica concentration. Fourier transform infrared spectroscopy indicated that relative to cells from Fe‐only, cells from FeSi possessed the lowest protein : carbohydrate ratios, and ratios of lipids, proteins, and carbohydrates relative to silica, consistent with differences in diatom C allocation or increased silicification or both. Our results suggest that after Fe addition, diatom organic matter accumulation rates (i.e., C and N uptake rates) are enhanced but the low, ambient [Si(OH) 4 ] retards cell division rates, resulting in fewer large diatoms with relatively high C and N contents. After the simultaneous addition of Fe and Si(OH) 4 , enhanced rates of diatom organic matter accumulation and cell division results in more large, heavily silicified diatoms with relatively low C and N contents.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».