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Enregistrement W2623704662 · doi:10.1111/fwb.12950

Legacy effects of drought alters the aquatic food web of a northern boreal peatland

2017· article· en· W2623704662 sur OpenAlexaff
Dawn T. DeColibus, Allison R. Rober, Avery Sampson, Amanda C. Shurzinske, Jeremy T. Walls, Merritt R. Turetsky, Kevin H. Wyatt

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPeatEnvironmental scienceWater tableFood webAquatic ecosystemBiomass (ecology)NutrientEcosystemWater columnHydrology (agriculture)EcologyBorealWater levelBiologyGeographyGeologyGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Compared to other temporary aquatic ecosystems, we know relatively little about how inundation frequency and duration (i.e. hydrologic regime) influences the structure of aquatic communities in northern peatlands. In this study, we examined patterns in nutrient availability and aquatic community structure during a natural flooding event in an Alaskan fen where water‐table position had been manipulated in three large‐scale experimental plots during previous years to simulate both drought (lowered water‐table treatment) and flooding (raised water‐table treatment) conditions relative to a control without manipulation. Although the natural flood disrupted the long‐term experimental manipulation, it provided an opportunity to evaluate how variation in past hydrologic regime influences nutrient dynamics and aquatic food web structure during periods of inundation in a northern boreal peatland. Despite similar water depth among experimental plots during the time of sampling (i.e. water was above the peat surface in all plots), water‐column nutrient concentrations were significantly greater in the drought treatment (where water table had been lowered during the previous growing season) compared to the raised water‐table treatment and the control. Algal production increased with enhanced nutrient availability across all water‐table treatments and was most elevated following the rewetting of dry sediments in the drought treatment. Consumer biomass (heterotrophic bacteria and macroinvertebrates) increased with algal production and was significantly greater in the drought treatment compared to the raised water‐table treatment and the control. Consumer biomass decreased into the second year of constant inundation as algal production was constrained by reduced nutrient availability. Stable isotope analysis ( 13 C and 15 N) showed that elevated levels of periphyton (i.e. the intact biofilm) associated with enhanced nutrient availability promoted energy transfer to higher trophic levels (grazers and predators) rather than living or dead mosses or vascular plant material. Consumption of algal material by grazers altered the size and composition of the algal community. The algal community shifted from coccoid (edible) to filamentous (inedible) growth forms with increased grazer abundance in the drought treatment, possibly owing to selective grazing. Conversely, there was a similar proportion of edible and inedible taxa in the control and raised treatments where grazers were lower in abundance. Our results show that the legacy effects of drought can regulate aquatic community structure in northern peatlands. Within a predictive context, our findings suggest that conditions of more variable hydrology expected with climate change (i.e. increased frequency of drought) occurring across northern latitudes will promote energy flow to higher trophic levels by releasing nutrient constraints on microalgae during periods of inundation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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