Effects of Vertical Spatial Overlap on Phytoplankton Diversity under Experimentally Altered Lake Stratification Regimes
Notice bibliographique
Résumé
In phytoplankton communities, competitive exclusion might occur when functionally similar species are impeded from regulating their positions along light and nutrient gradients to reduce niche overlap. Greater spatial overlap (SO) between species due to water column mixing could thus promote competitive exclusion, reducing community taxonomic diversity. However, greater SO could also promote coexistence of functionally different taxa. Using data from a whole-lake experiment, we investigated the effects of SO and other relevant environmental factors on phytoplankton diversity across the water columns of lake basins with different thermocline manipulations. We estimated SO using an in situ fluorometer, and overall community diversity microscopically. Using structured equation models, we estimated directional relationships between phytoplankton diversity, SO, the lake physical structure and the zooplankton community. No significant effect of SO on phytoplankton taxonomic diversity was observed, but higher SO was associated with greater functional diversity. Change in lake physical structure and in the zooplankton community also affected diversity, with a negative response to increased top-down interactions. Overall, despite the fact that the alteration of water column stratification structure and top-down interactions were stronger drivers of phytoplankton diversity in our system, some effect of spatial overlap on the outcome of inferred competitive interactions were observable.
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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 | 0,001 |
| 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 ».