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Enregistrement W3009724428 · doi:10.7717/peerj.8608

Effects of diversity and coalescence of species assemblages on ecosystem function at the margins of an environmental shift

2020· article· en· W3009724428 sur OpenAlexaff
Jo A. Werba, Alexandra Stucy, Ariane L. Peralta, Michael McCoy

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSigma XiaEast Carolina UniversityAmerican Museum of Natural History
Mots-clésEcosystemSalinityEcologyMesocosmAbiotic componentCommunity structureEnvironmental scienceZooplanktonSpecies richnessBiological dispersalAquatic ecosystemBacterioplanktonOceanographyBiologyPhytoplanktonGeologyPopulationNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea level rise is mixing formerly isolated freshwater communities with saltwater communities. The structure of these new aquatic communities is jointly controlled by pre- and post-colonization processes. Similarly, since salinity is a strong abiotic determinant of post-colonization survival in coastal systems, changes in salinity will likely impact community composition. In this study, we examine how a strong abiotic gradient affects the diversity and structure of bacterial and zooplankton communities and associated ecosystem functions (decomposition and carbon mineralization). We ran a six week dispersal experiment using mesocosm ponds with four distinct salinity profiles (0, 5, 9, and 13 psu). We find that salinity is the primary driver of both bacterial and zooplankton community composition. We find evidence that as bacterial richness increases so does the amount of decomposition. A phenomenological model suggests carbon mineralization may decrease at mid-salinities; this warrants future work into possible mechanisms for this apparent loss of function. Understanding how salinization changes community structure and ecosystem function may be paramount for managing and conserving coastal plain ecosystems where salinity is increasing due to sea level rise, saltwater intrusion, storm surges, and drought.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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