Physiological and nutritional constraints on zooplankton productivity due to eutrophication and climate change predicted using a resource-based modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence suggests that zooplankton production is affected by physiological and nutritional constraints due to climate change and eutrophication, which in turn could have broad implications for food-web dynamics and fisheries production. In this study, we developed a resource-based zooplankton production dynamics model that causally links freshwater cladoceran and copepod daily production-to-biomass (P/B) ratios with water temperature, phytoplankton biomass and community composition, and zooplankton feeding selectivity. This model was used to evaluate constraints on zooplankton growth under four hypothetical scenarios: involving natural plankton community seasonal succession; lake fertilization to enhance fisheries production; eutrophication; and climatic warming. Our novel modeling approach predicts zooplankton production is strongly dependent on seasonal variation in resource availability and quality, which results in more complex zooplankton dynamics than predicted by simpler temperature-dependent models. For mesotrophic and hypereutrophic lakes, our study suggests that the ultimate control over zooplankton P/B ratios shifts from physiological control during colder periods to strong resource control during warmer periods. Our resource-based model provides important insights into the nature of biophysical control of zooplankton under a changing climate that has crucial implications for food web energy transfer and fisheries production.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».