Comparison of Cyanobacteria Phenotypes with Distinctive Photosynthetic Pigment Compositions to Simulated Lake Browning
Notice bibliographique
Résumé
Browning of inland waters has been noted over large parts of the Northern hemisphere and is a phenomenon with both ecological and societal consequences. The increase in water color is generally ascribed to increasing concentrations of dissolved organic matter (cDOM) of terrestrial origin. Changes in water color will have profound effects on the phytoplankton composition in freshwater systems. Here, I examined the effect of changes in water color associated with coloured DOM (cDOM) on red and green phenotypes of the cyanobacterium, Pseudanabaena, which emerged to surface blooms in Dickson Lake (Algonquin Provincial Park, Ontario) in the summer of 2014. Results presented here indicated that: (A) the increased level of cDOM had little effect on the growth and photosynthetic activity of either phenotype when grown independently, suggesting that lake browning was a benign, rather than selective, ecological driver; and (B) neither phenotype achieved a competitive advantage when the two phenotypes were grown together under defined cDOM regimes suggesting coexistence of both phenotypes. These findings temper the ideas that, with climate change, only specific bloom forming cyanobacteria will prevail, as both phenotypes of Pseudanabaena were present and showed the ability to co-exist. Cyanobacteria of this genera are likely to thrive under warmer and browner conditions due to their photosynthetic pigment composition that allows them to capture light at a variety of wavelengths.
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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 ».