Environmental drivers of mixotrophs in boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mixotrophy is increasingly recognized as an important trophic pathway among phytoplankton, yet its underlying drivers remain largely unknown and unexplored. Here, we present a study utilizing 69 lake samplings in boreal Quebec, Canada, identifying variables driving the success of phytoplankton that have a capacity for mixotrophy and pointing to the underlying mechanisms. We found that the success of mixotrophs (% of total biomass) was positively influenced by both colored dissolved organic matter (cDOM) and dissolved CO 2 concentration but limited by the abundance of crustacean zooplankton. The effect of cDOM manifested as a consequence of limited autotrophic phytoplankton biomass in lakes with reduced light penetration. We observed a nonlinear (u‐shaped) relation between CO 2 and mixotrophs, with biomass favored at both low and high CO 2 concentrations. A reduced fitness of mixotrophs at near‐atmospheric CO 2 concentrations is likely owing to the costs of rapidly switching between or maintaining multiple trophic strategies. The abundance of zooplankton had a negative effect on mixotroph biomass but a positive effect on autotrophic phytoplankton. We also found that while the community composition of potentially mixotrophic phytoplankton was to some degree likely influenced by zooplankton biomass, composition was unaffected by the CO 2 and cDOM gradients. Overall, this study highlights mixotrophy in boreal lake systems as a strategy of persistence, with the maintenance of a moderate but constant presence across a changing gradient of light and trophic conditions. The results of our study support the hypothesis that phytoplankton with a capacity for mixotrophy provide a superior and stable stoichiometric food source for zooplankton, implicating mixotrophs as a vital component of boreal lake food webs.
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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) | 0,000 | 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 ».