Decrease in diatom dominance at lower Si:N ratios alters plankton food webs
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».