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Enregistrement W2744816973 · doi:10.1111/fwb.12979

Benthic carbon is inefficiently transferred in the food webs of two eutrophic shallow lakes

2017· article· en· W2744816973 sur OpenAlexaff
Betty Lischke, Thomas Mehner, Sabine Hilt, Katrin Attermeyer, Mario Brauns, Soren Brothers, Hans‐Peter Grossart, Jan Köhler, Kristin Scharnweber, Ursula Gaedke

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zonePelagic zoneMacrophyteTrophic levelAutotrophEutrophicationPhytoplanktonZooplanktonMicrobial loopPlanktonEnvironmental scienceEcologyBiomass (ecology)BiologyFood webFisheryNutrientBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The sum of benthic autotrophic and bacterial production often exceeds the sum of pelagic autotrophic and bacterial production, and hence may contribute substantially to whole‐lake carbon fluxes, especially in shallow lakes. Furthermore, both benthic and pelagic autotrophic and bacterial production are highly edible and of sufficient nutritional quality for animal consumers. We thus hypothesised that pelagic and benthic transfer efficiencies (ratios of production at adjacent trophic levels) in shallow lakes should be similar. We performed whole ecosystem studies in two shallow lakes (3.5 ha, mean depth 2 m), one with and one without submerged macrophytes, and quantified pelagic and benthic biomass, production and transfer efficiencies for bacteria, phytoplankton, epipelon, epiphyton, macrophytes, zooplankton, macrozoobenthos and fish. We expected higher transfer efficiencies in the lake with macrophytes, because these provide shelter and food for macrozoobenthos and may thus enable a more efficient conversion of basal production to consumer production. In both lakes, the majority of the whole‐lake autotrophic and bacterial production was provided by benthic organisms, but whole‐lake primary consumer production mostly relied on pelagic autotrophic and bacterial production. Consequently, transfer efficiency of benthic autotrophic and bacterial production to macrozoobenthos production was an order of magnitude lower than the transfer efficiency of pelagic autotrophic and bacterial production to rotifer and crustacean production. Between‐lake differences in transfer efficiencies were minor. We discuss several aspects potentially causing the unexpectedly low benthic transfer efficiencies, such as the food quality of producers, pelagic–benthic links, oxygen concentrations in the deeper lake areas and additional unaccounted consumer production by pelagic and benthic protozoa and meiobenthos at intermediate or top trophic levels. None of these processes convincingly explain the large differences between benthic and pelagic transfer efficiencies. Our data indicate that shallow eutrophic lakes, even with a major share of autotrophic and bacterial production in the benthic zone, can function as pelagic systems with respect to primary consumer production. We suggest that the benthic autotrophic production was mostly transferred to benthic bacterial production, which remained in the sediments, potentially cycling internally in a similar way to what has previously been described for the microbial loop in pelagic habitats. Understanding the energetics of whole‐lake food webs, including the fate of the substantial benthic bacterial production, which is either mineralised at the sediment surface or permanently buried, has important implications for regional and global carbon cycling.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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