The ecological impacts of multiple environmental stressors on coastal biofilm bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological communities are increasingly exposed to multiple interacting stressors. For example, warming directly affects the physiology of organisms, eutrophication stimulates the base of the food web, and harvesting larger organisms for human consumption dampens top‐down control. These stressors often combine in the natural environment with unpredictable results. Bacterial communities in coastal ecosystems underpin marine food webs and provide many important ecosystem services (e.g. nutrient cycling and carbon fixation). Yet, how microbial communities will respond to a changing climate remains uncertain. Thus, we used marine mesocosms to examine the impacts of warming, nutrient enrichment, and altered top‐predator population size structure (common shore crab) on coastal microbial biofilm communities in a crossed experimental design. Warming increased bacterial α‐diversity (18% increase in species richness and 67% increase in evenness), but this was countered by a decrease in α‐diversity with nutrient enrichment (14% and 21% decrease for species richness and evenness, respectively). Thus, we show some effects of these stressors could cancel each other out under climate change scenarios. Warming and top‐predator population size structure both affected bacterial biofilm community composition, with warming increasing the abundance of bacteria capable of increased mineralization of dissolved and particulate organic matter, such as Flavobacteriia, Sphingobacteriia, and Cytophagia. However, the community shifts observed with warming depended on top‐predator population size structure, with Sphingobacteriia increasing with smaller crabs and Cytophagia increasing with larger crabs. These changes could alter the balance between mineralization and carbon sequestration in coastal ecosystems, leading to a positive feedback loop between warming and CO2 production. Our results highlight the potential for warming to disrupt microbial communities and biogeochemical cycling in coastal ecosystems, and the importance of studying these effects in combination with other environmental stressors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».