Trade-offs between light and nutrient availability across gradients of dissolved organic carbon concentration in Swedish lakes: implications for patterns in primary production
Notice bibliographique
Résumé
Dissolved organic carbon (DOC) limits primary production in lakes when present at high concentrations by reducing light availability, but stimulates primary production at lower concentrations by releasing nutrients through photolysis. These dual influences create the potential for threshold relationships between DOC and primary production, but empirical tests for the prevalence of thresholds are scarce. We used Box–Cox regression and environmental monitoring data from 703 subarctic and boreal lakes to assess patterns and potential threshold relationships between light and nutrient availability along gradients of DOC in northern Sweden’s six major watersheds. We found consistent patterns of increasing nutrient concentration and light attenuation with DOC. Further, we identified thresholds (mean = 5.96 mg·L −1 ) below which nutrient concentrations increased more rapidly than light extinction and above where the opposite occurred. These results suggest consistent patterns in primary production with shifts from nutrient to light limitation with increasing DOC. Accordingly, the thresholds agree with the vertex of the curvilinear relationship between lake primary production and DOC. We estimated that most lakes in Sweden are within ±3 mg·L −1 of the threshold, indicating high potential for changes from positive to negative influences of DOC on primary production if forecasted increases in DOC concentrations due to climate and land cover change are realized.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».