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Enregistrement W2902054043 · doi:10.1111/fwb.13214

Spatial and temporal variation in nitrogen fixation and its importance to phytoplankton in phosphorus‐rich lakes

2018· article· en· W2902054043 sur OpenAlexafffund
Nicole M. Hayes, Alain Patoine, Heather A. Haig, Gavin L. Simpson, Vanessa J. Swarbrick, Emma Wiik, Peter R. Leavitt

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversité de MonctonUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityCanada Research ChairsQueen's University BelfastCanada Foundation for InnovationUniversity of Regina
Mots-clésPhytoplanktonPlanktonPhosphorusEcologyNitrogenProductivityEnvironmental scienceAbundance (ecology)HydrobiologyRedfield ratioAnimal scienceNutrientBiologyChemistryAquatic environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Limnological theory posits that phosphorus (P) limits primary production in freshwater lakes, in part because fixation of atmospheric nitrogen (N 2 ) can compensate for limitations in nitrogen (N) supply to phytoplankton. However, quantitative estimates of the degree to which N 2 fixation satisfies planktonic N demand are rare. Here we used biweekly sampling during summer in seven lakes over 2 decades to estimate both planktonic N 2 fixation and phytoplankton N demand. We further assessed the ability of biologically fixed N to satisfy N needs of primary producers in productive hardwater lakes. Phytoplankton N requirements, derived from estimates of phytoplankton productivity and N content, were moderately synchronous ( S = 0.41) among lakes ( ca . 0.1–9.2 mg N m –3 hr –1 ). In contrast, rates of N 2 fixation determined using isotopic natural abundance method ( NAM ; 0.002–3.2 mg N m –3 hr –1 ), or heterocyte‐based calculations (0.10–1.78 mg N m –3 hr –1 ), varied asynchronously ( S NAM = –0.03 and S Heterocyte = –0.11) among basins, accounted for a median of 3.5% (mean 11.3% ± 21.6) of phytoplankton demand, and were correlated to the abundance of Nostocales cyanobacteria when analysed using generalised additive models. Overall, the total mass of fixed N accounted for a median of only 3.0% of the spring standing stock of total dissolved N in study lakes (mean 7.5 ± 12.1%), with higher relative importance of fixed N in highly productive downstream lakes. Thus, while fixed N helps sustain primary productivity, particularly in years with high rates of N 2 ‐fixation, it does not appear to eliminate N limitation of phytoplankton growth in these P‐rich hardwater lakes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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