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Enregistrement W3038125234 · doi:10.1093/plankt/fbaa032

Decrease in diatom dominance at lower Si:N ratios alters plankton food webs

2020· article· en· W3038125234 sur OpenAlexaff
Kriste Makareviciute‐Fichtner, Birte Matthiessen, Heike K. Lotze, Ulrich Sommer

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopepodPlanktonFood webDiatomPhytoplanktonPicoplanktonTrophic levelZooplanktonDominance (genetics)BiologyMesocosmEcologyBiomass (ecology)Microbial food webEnvironmental scienceNutrientOceanographyCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many coastal oceans experience not only increased loads of nutrients but also changes in the stoichiometry of nutrient supply. Excess supply of nitrogen and stable or decreased supply of silicon lower silicon to nitrogen (Si:N) ratios, which may decrease diatom proportion in phytoplankton. To examine how Si:N ratios affect plankton community composition and food web structure, we performed a mesocosm experiment where we manipulated Si:N ratios and copepod abundance in a Baltic Sea plankton community. In high Si:N treatments, diatoms dominated. Some of them were likely spared from grazing unexpectedly resulting in higher diatom biomass under high copepod grazing. With declining Si:N ratios, dinoflagellates became more abundant under low and picoplankton under high copepod grazing. This altered plankton food web structure: under high Si:N ratios, edible diatoms were directly accessible food for copepods, while under low Si:N ratios, microzooplankton and phago-mixotrophs (mixoplankton) were a more important food source for mesograzers. The response of copepods to changes in the phytoplankton community was complex and copepod density-dependent. We suggest that declining Si:N ratios favor microzoo- and mixoplankton leading to increased complexity of planktonic food webs. Consequences on higher trophic levels will, however, likely be moderated by edibility, nutritional value or toxicity of dominant phytoplankton species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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