Interaction effects of zooplankton and<scp>CO</scp><sub>2</sub>on phytoplankton communities and the deep chlorophyll maximum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies examining the consequences of increased partial pressure of carbon dioxide (pCO2) in freshwater ecosystems associated with climate change have focused on direct effects for phytoplankton, showing increases in primary productivity, biomass or altered composition. However, in lakes, phytoplankton dynamics are also regulated by zooplankton predation and thermal stratification which can lead to a concentration of phytoplankton biomass in a deep chlorophyll maximum (DCM) layer, making the response toCO2increase important to understand here. Mesocosm experiments were conducted in a meso‐oligotrophic north temperate lake with a strong summer phytoplanktonDCM, to estimate the independent and interaction effects of zooplankton grazing and elevatedpCO2on water column phytoplankton communities and onDCMcharacteristics. Interaction ofCO2effects with zooplankton grazing occurred for three of four phytoplankton spectral groups, influencing water column phytoplankton biomass. Zooplankton selective grazing appeared as important asCO2concentration in controlling phytoplankton population and biomass. Unexpectedly,CO2had an overall negative effect on phytoplankton total biomass despite positive productivity responses. ElevatedCO2led to more peaked (stronger vertical gradient) mid‐water column chlorophyll distribution, but to smallerDCMpeaks overall. Zooplankton had unexpected effects, inducing clustering of more edible phytoplankton and greater temporal variation in theDCM. Our experiment points to interactions in the microbial food web and stoichiometric considerations with nutrient addition that should be explored further in future work with realistic lake food webs to better understand these complex responses toCO2.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».