Flamingos and drought as drivers of nutrients and microbial dynamics in a saline lake
Notice bibliographique
Résumé
Waterbird aggregations and droughts affect nutrient and microbial dynamics in wetlands. We analysed the effects of high densities of flamingos on nutrients and microbial dynamics in a saline lake during a wet and a dry hydrological year, and explored the effects of guano on prokaryotic growth. Concentrations of dissolved organic carbon, total phosphorus and total nitrogen in the surface waters were 2-3 fold higher during the drought and were correlated with salinity. Flamingos stimulated prokaryotic heterotrophic production and triggered cascading effects on prokaryotic abundance, viruses and dissolved nitrogen. This stimulus of heterotrophic prokaryotes was associated with soluble phosphorus inputs from guano, and also from sediments. In the experiments, the specific growth rate and the carrying capacity were almost twice as high after guano addition than in the control treatments, and were coupled with soluble phosphorus assimilation. Flamingo guano was also rich in nitrogen. Dissolved N in lake water lagged behind the abundance of flamingos, but the causes of this lag are unclear. This study demonstrates that intense droughts could lead to increases in total nutrients in wetlands; however, microbial activity is likely constrained by the availability of soluble phosphorus, which appears to be more dependent on the abundance of waterbirds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».