Growth Limitation of Marine Fish by Low Iron Availability in the Open Ocean
Notice bibliographique
Résumé
It is well-established that phytoplankton growth can be limited by the vanishingly low concentrations of dissolved iron found in large areas of the open ocean. However, the availability of iron is not typically considered an important factor in the ecology of marine animals, including fish. Here we compile observations to show that the iron contents of lower trophic level organisms in iron-limited regions can be an order of magnitude less than the iron contents of most fish. Although this shortfall could theoretically be overcome if iron assimilation rates were very high in fish, observations suggest this is not the case, consistent with the high recommended iron contents for mariculture feed. In addition, we highlight two occurrences among fish living in iron-poor regions that would conceivably be beneficial given iron scarcity: the absence of hemoglobin in Antarctic icefish, and the anadromous life history of salmon. Based on these multiple lines of evidence, we suggest that the iron content of lower trophic level organisms can be insufficient to support many fish species throughout their life cycles in iron-poor oceanic regions. We then use a global satellite-based estimate of fishing effort to show that relatively little fishing activity occurs in High Nitrate Low Chlorophyll (HNLC) regions, the most readily-identified iron-poor domains of the ocean, particularly when compared to satellite-based estimates of primary production and the observed mesozooplankton biomass in those waters. The low fishing effort is consistent with a low abundance of epipelagic fish in iron-limited regions, though other factors are likely to contribute as well. Our results imply that the importance of iron nutrition extends well beyond plankton and plays a role in the ecology of large marine animals.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».