Microeukaryotic Communities Associated With the Seagrass <i>Zostera marina</i> Are Spatially Structured
Notice bibliographique
Résumé
Epibiotic microorganisms link seagrass productivity to higher trophic levels, but little is known about the processes structuring these communities, and which taxa consistently associate with seagrass. We investigated epibiotic microeukaryotes on seagrass (Zostera marina) leaves, substrates, and planktonic microeukaryotes in ten meadows in the Northeast Pacific. Seagrass epibiotic communities are distinct from planktonic and substrate communities. We found sixteen core microeukaryotes, including dinoflagellates, diatoms, and saprotrophic stramenopiles. Some likely use seagrass leaves as a substrate, others for grazing, or they may be saprotrophic organisms involved in seagrass decomposition or parasites; their relatives have been previously reported from marine sediments and in association with other hosts such as seaweeds. Core microeukaryotes were spatially structured, and none were ubiquitous across meadows. Seagrass epibiota were more spatially structured than planktonic communities, mostly due to spatial distance and changes in abiotic conditions across space. Seawater communities were relatively more similar in composition across sites and more influenced by the environmental component, but more variable over time. Core and transient taxa were both mostly structured by spatial distance and the abiotic environment, with little effect of host attributes, further indicating that those core taxa would not show a strong specific association with Z. marina.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».