Benthic algae compensate for phytoplankton losses in large aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic activities can induce major trophic shifts in aquatic systems, yet we have an incomplete understanding of the implication of such shifts on ecosystem function and on primary production (PP) in particular. In recent decades, phytoplankton biomass and production in the Laurentian Great Lakes have declined in response to reduced nutrient concentrations and invasive mussels. However, the increases in water clarity associated with declines in phytoplankton may have positive effects on benthic PP at the ecosystem scale. Have these lakes experienced oligotrophication (a reduction of algal production), or simply a shift in autotrophic structure with no net decline in PP? Benthic contributions to ecosystem PP are rarely measured in large aquatic systems, but our calculations based on productivity rates from the Great Lakes indicate that a significant proportion (up to one half, in Lake Huron) of their whole-lake production may be benthic. The large declines (5-45%) in phytoplankton production in the Great Lakes from the 1970s to 2000s may be substantially compensated by benthic PP, which increased by up to 190%. Thus, the autotrophic productive capacity of large aquatic ecosystems may be relatively resilient to shifts in trophic status, due to a redirection of production to the near-shore benthic zone, and large lakes may exhibit shifts in autotrophic structure analogous to the regime shifts seen in shallow 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».