Multiple stressors and disturbance effects on eelgrass and epifaunal macroinvertebrate assemblage structure
Notice bibliographique
Résumé
Multiple forms of environmental change and anthropogenic pressure co-occur in coastal marine ecosystems. These external forces affect ecosystem structure, functioning, and, eventually, services to humans. Studies that include more than 2 simultaneous stressors are still needed to understand potential interactions among multiple stressors. We evaluated single and interactive effects of density reduction of Zostera marina L. (a habitat-forming species), shading, and sediment nutrient enrichment on the response of Z. marina and its associated epifauna over 10 wk. Shading had the greatest effect on reducing the eelgrass relative leaf elongation rate (RLE), non-structural carbohydrate reserves, and eelgrass shoot density. A reduced eelgrass density sustained higher epifaunal densities and increased the eelgrass RLE. Sediment nutrient enrichment increased eelgrass shoot density but decreased epifaunal richness, diversity, and total abundance. Our disturbance and pair of stressors differed in their influence on diversity measures, but all affected assemblage structure. Most of the changes to the epifaunal assemblage and diversity likely occurred due to altered habitat availability and epiphytic algae load. We observed additive, antagonistic, and negatively synergistic interactions among our treatments, while most of the cumulative effects showed dominance by one stressor over another. Our results highlight the importance of field experiments that are based on multiple disturbances and stressors to determine their interaction type on communities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».