Experimental culling of minnows suppresses cyanobacterial bloom under low-nutrient conditions
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial blooms in lakes of low nutrient status are recent ecological surprises. Culling of planktivorous fish may help suppress phytoplankton blooms via a trophic cascade effect. To test this hypothesis, we conducted a 90-day experiment adjacent to a shallow oligomesotrophic lake increasingly beset by midsummer cyanobacterial blooms in the presence of high abundances of minnows and sparse herbivorous zooplankton. The single-factor (± three spottail shiners, Notropis hudsonius) experimental design was replicated 10 times for a total of twenty 1200 L capacity mesocosms. Contrary to the trophic cascade hypothesis, minnow removal decreased the abundance of bosminids capable of grazing cyanobacteria. Nevertheless, removal of the minnows significantly both suppressed phytoplankton biomass and offset the development of cyanobacteria, such as Gloeotrichia echinulata. Lower concentrations of phosphorus and nitrogen in the fishless relative to stocked mesocosms best explained these differences in the phytoplankton community. Our findings highlight how fisheries management practices that enhance minnow populations in lakes of low productivity may inadvertently contribute to cyanobacterial blooms through increased nutrient cycling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».