Seawater browning alters community composition and reduces nutritional quality of plankton in a subarctic marine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Inflows of coloured terrestrial organic matter cause seawater browning and reduced phytoplankton production in subarctic coastal ecosystems, potentially deteriorating the nutritional quality of marine food webs. We analyzed the fatty-acid (FA) compositions of seston and the zooplankton taxa Eurytemora affinis and cladocerans at three locations of the northern Baltic Sea. At the coastal and northerly locations, salinity and phosphorus concentrations were low, while concentrations of humic substances (i.e., terrestrial organic matter) were high. The southerly location showed the opposite trend. The ratio between alga-specific ω3 polyunsaturated FA and terrigenous monounsaturated FA (MUFA) in Eurytemora decreased from south to north, as did the ratio between the alga-specific docosahexaenoic acid (DHA) and terrigenous MUFA in cladocerans. With increasing humic substances, the biomass of DHA-rich phytoplankton decreased and the zooplankton MUFA content increased. Our results indicate that coloured terrestrial organic matter alters the phytoplankton composition, consequently affecting the zooplankton nutritional quality.
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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) | 0,000 | 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 ».