Multivariate control of heterotrophic bacterial abundance and zooplankton grazing in Labrador fjords (northeastern Canada)
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in 4 Labrador fjords (Nachvak, Saglek, Okak, and Anaktalak) during the summers of 2007 and 2013, early fall 2010, and late fall 2009. Our results show that water temperature combined with the availability of nutrients and organic substrates are the main abiotic factors controlling the abundance of heterotrophic bacteria in Labrador fjords. Bacterivory also played a crucial role, with heterotrophic bacteria exerting a significant bottom-up control on the abundance of heterotrophic nanoflagellates (r = 0.35, p < 0.05) and ciliates (r = 0.70, p < 0.01). During summer 2013, the intrinsic phytoplankton growth rate varied between <0 and 0.64 d-1, with a mean value of 0.36 d-1. The herbivory rate was highly variable, ranging from 0.01 to 0.86 d-1, with a mean value of 0.31 d-1. Grazing mortality was 6-fold higher than phytoplankton growth rate. Mean phytoplankton growth and herbivory rates in Labrador fjords were comparable to the Barents and Bering seas. The intrinsic growth rate of total heterotrophic bacteria ranged between <0 and 0.68 d-1, with a mean value of 0.30 d-1. Bacterivory varied from 0.01 to 0.95 d-1, with a mean of 0.30 d-1. Mortality due to grazing was up to 2.3 times higher than total bacterial growth rate. This study improves our understanding of the factors influencing the dynamics of heterotrophic bacteria and indicates that herbivory and bacterivory exert substantial control on microbial communities in Labrador fjords.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».