Cascading effects of predators on algal size structure
Notice bibliographique
Résumé
The presence of edible and inedible prey species in a food web can influence the strength that nutrients (bottom-up) or herbivores (top-down) have on primary production. In boreal peatlands, wetter more nutrient-rich conditions associated with ongoing climate change are expanding consumer access to aquatic habitat and promoting sources of primary production (i.e., algae) that are susceptible to trophic regulation. Here, we used an in situ mesocosm experiment to evaluate the consequences of enhanced nutrient availability and food-web manipulation (herbivore and predator exclusion) on algal assemblage structure in an Alaskan fen. Owing to the potential for herbivores to selectively consume edible algae (small cells) in favor of more resistant forms, we predicted that the proportion of less-edible algae (large cells) would determine the strength of top-down or bottom-up effects. Consistent with these expectations, we observed an increase in algal-cell size in the presence of herbivores (2-tiered food web) that was absent in the presence of a trophic cascade (3-tiered food web), suggesting that predators indirectly prevented morphological changes in the algal assemblage by limiting herbivory. Increases in algal-cell size with herbivory were driven by a greater proportion of filamentous green algae and nitrogen-fixing cyanobacteria, whose size and morphological characteristics mechanically minimize consumption. While consumer-driven shifts in algal assemblage structure were significant, they did not prevent top-down regulation of biofilm development by herbivores. Our findings show that increasing wet periods in northern peatlands will provide new avenues for trophic regulation of algal production, including directly through consumption and indirectly via a trophic cascade.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».