PCB Food Web Dynamics Quantify Nutrient and Energy Flow in Aquatic Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Measuring in situ nutrient and energy flows in spatially and temporally complex aquatic ecosystems represents a major ecological challenge. Food web structure, energy and nutrient budgets are difficult to measure, and it is becoming more important to quantify both energy and nutrient flow to determine how food web processes and structure are being modified by multiple stressors. We propose that polychlorinated biphenyl (PCB) congeners represent an ideal tracer to quantify in situ energy and nutrient flow between trophic levels. Here, we demonstrate how an understanding of PCB congener bioaccumulation dynamics provides multiple direct measurements of energy and nutrient flow in aquatic food webs. To demonstrate this novel approach, we quantified nitrogen (N), phosphorus (P) and caloric turnover rates for Lake Huron lake trout, and reveal how these processes are regulated by both growth rate and fish life history. Although minimal nutrient recycling was observed in young growing fish, slow growing, older lake trout (>5 yr) recycled an average of 482 Tonnes·yr(-1) of N, 45 Tonnes·yr(-1) of P and assimilated 22 TJ yr(-1) of energy. Compared to total P loading rates of 590 Tonnes·yr(-1), the recycling of primarily bioavailable nutrients by fish plays an important role regulating the nutrient states of oligotrophic 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».