Dissolved organic carbon (DOC) is essential to balance the metabolic demands of North-Atlantic deep-sea sponges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sponges are ubiquitous components of various deep-sea habitats, including cold water coral reefs and deep-sea sponge grounds. Despite being surrounded by oligotrophic waters, these ecosystems are known to be hotspots of biodiversity and carbon cycling. To assess the role of sponges in the carbon cycling of deep-sea ecosystems, we studied the energy budgets of six dominant deep-sea sponges (the hexactinellid species Vazella pourtalesi , and demosponge species Geodia barretti, Geodia atlantica, Craniella zetlandica, Hymedesmia paupertas and Acantheurypon spinispinosum) in an ex situ aquarium setup. Additionally, we determined morphological metrics for all species (volume, dry weight (DW), wet weight (WW), carbon (C) content, and ash-free dry weight (AFDW)) and provide species-specific conversion factors. Oxygen (O 2 ) removal rates averaged 3.3 ± 2.8 µ mol O 2 DW sponge h −1 (all values mean ± SD), live particulate (bacterial and phytoplankton) organic carbon (LPOC) removal rates averaged 0.30 ± 0.39 µ mol C DW sponge h −1 and dissolved organic carbon (DOC) removal rates averaged 18.70 ± 25.02 µ mol C DW sponge h −1 . Carbon mass balances were calculated for four species ( V. pourtalesi, G. barretti, G. atlantica and H. paupertas ) and revealed that the sponges acquired 1.3–6.6 times the amount of carbon needed to sustain their minimal respiratory demands. These results indicate that irrespective of taxonomic class, growth form, and abundance of microbial symbionts, DOC is responsible for over 90 % of the total net organic carbon removal of deep-sea sponges and allows them to sustain in otherwise food-limited environments on the ocean floor.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».