Shifts in algal dominance in freshwater experimental ponds across differing levels of macrophytes and nutrients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excess nutrient loading into ponds and shallow lakes can lead to undesirable algal growth and a shift to a turbid state. Previous work has suggested that such an ecosystem transition may be mediated by the biotic constituents of the habitat and food web; however, earlier experiments have been conducted at coarse temporal resolution and have typically used a single initial density of macrophytes, a key structural component of ponds and shallow lakes. To address these gaps, we tested the hypotheses that experimental ponds with lower macrophyte densities and more rapid increases in nutrient loading would shift to phytoplankton dominance, whereas higher macrophyte densities and slower, lower concentration nutrient inputs would maintain a clear state. Ponds containing plankton and juvenile fish were assigned to treatments with none, low, or high macrophyte densities, and weekly, high or biweekly (i.e., fortnightly), low nutrient inputs. Using additive mixed‐effects models, we demonstrated that temporal trajectories of phytoplankton biomass were explained by macrophyte density in interaction with biomass of important zooplankton grazers (Bosminidae, Sididae, and Daphniidae), as well as with pH and time. Phytoplankton biomass followed a convex unimodal trajectory in ponds with no or low macrophytes (muted in the latter), and minimal increases in high macrophyte treatments. Declines in phytoplankton attributable to top‐down control likely freed resources for periphyton and metaphyton, which subsequently became abundant in ponds without and with macrophytes, respectively. Our results demonstrate that high densities of macrophytes, combined with herbivory and competition for light between phytoplankton and metaphyton, enhance resilience of the clear water state to the undesirable effects associated with eutrophication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».