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 ( p CO 2 ) 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 to CO 2 increase important to understand here. Mesocosm experiments were conducted in a meso‐oligotrophic north temperate lake with a strong summer phytoplankton DCM , to estimate the independent and interaction effects of zooplankton grazing and elevated p CO 2 on water column phytoplankton communities and on DCM characteristics. Interaction of CO 2 effects with zooplankton grazing occurred for three of four phytoplankton spectral groups, influencing water column phytoplankton biomass. Zooplankton selective grazing appeared as important as CO 2 concentration in controlling phytoplankton population and biomass. Unexpectedly, CO 2 had an overall negative effect on phytoplankton total biomass despite positive productivity responses. Elevated CO 2 led to more peaked (stronger vertical gradient) mid‐water column chlorophyll distribution, but to smaller DCM peaks overall. Zooplankton had unexpected effects, inducing clustering of more edible phytoplankton and greater temporal variation in the DCM . 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 to CO 2 .
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».