Influence of phytodetrital quality on macroinfaunal community structure and epifaunal response
Notice bibliographique
Résumé
In order to evaluate the influence of food quality on deep-sea macroinfaunal and mega-epifaunal communities, we deployed experimental food pulses at 890 m depth in Barkley Canyon, NE Pacific.Pulses of 2 microalgal species (i.e.Chaetoceros calcitrans and Nannochloropsis oculata) differed in nitrogen, carotenoid, and lipid content (i.e.quality).After 8 mo, we sampled the enriched patches and controls with push cores.The community structure between the 2 treatments differed in the deeper sediment layers (5-10 cm).Despite no significant differences in the surface sediments (0-5 cm) among the 2 enrichment patches and the control, the macroinfaunal community from sediments enriched with N. oculata separated in ordination space.These results suggest that the experimental duration exceeded the appropriate time-frame to detect initial colonizers at the surface sediments.Analyses of functional traits, including migration, colonization, foraging, and food selectivity, separated communities in ordination space among algal treatments and control, although not significantly.Based on fixed camera images of each treatment over the course of the experiment, we observed more epifaunal Brachyura visits (between 50 and 40 more) to a patch enriched with N. oculata than to a patch enriched with C. calcitrans or the procedural control patch during the first 2 wk of the experiment.The visible area of 1 enrichment patch per algal treatment disappeared (> 90%) ~1.5 mo after deployment.Our study points to influences of food quality, at the algal class level, on macroinfaunal community structure and function, epifaunal disturbance, and sediment reworking.
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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) | 0,001 | 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 ».