Dissolved organic carbon and relationship with bacterioplankton community composition in 3 lake regions of Lake Taihu, China
Notice bibliographique
Résumé
To clarify the relationships between dissolved organic carbon (DOC) and bacterioplankton community composition (BCC), a 1-year survey (June 2009 - May 2010) was conducted in 3 regions of Lake Taihu (Meiliang Bay, Lake Center, and Eastern Taihu), China. Polymerase chain reaction - denaturing gradient gel electrophoresis was used to analyze the composition and heterogeneity of the bacterioplankton community. Canonical correspondence analysis was used to explore the relationships between DOC concentration and BCC. We found a significant negative correlation between DOC concentration and bacterioplankton community diversity (as measured by the Shannon-Wiener index (H')). The results show that spatial variation in the bacterioplankton population was stronger than the seasonal variation and that DOC concentration influences BCC in Lake Taihu. DOC concentration, followed by macrophyte biomass, water turbidity, and phytoplankton biomass were the most influential factors that account for BCC changes in Lake Taihu. More detailed studies on the relationship between DOC concentration and BCC should focus on differences in DOC concentrations and quality among these lake regions. DOC had a significant impact on BCC in Meiliang Bay. The relationship between DOC and BCC in the 2 other regions studied (Lake Center and Eastern Taihu) was weaker. The results of this study add to our understanding of the BCC in eutrophic lakes, especially regarding the role of the microbial loop in lake ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».