Functional diatom responses to Neoglacial environmental change in a dark and a clear shallow subarctic lake
Notice bibliographique
Résumé
Algal communities in northern lakes respond sensitively to climate changes but their responses vary considerably between ecosystems. Functional approaches may help us better understand the nature of the biotic responses to environmental change, though presently this approach has rarely been used in northern lake environments. We explored patterns in diatom (Bacillariophyceae) species and functional composition during the Neoglacial in two shallow oligotrophic lakes typical of the Fennoscandian subarctic region. Sediment carbon and nitrogen isotope (δ13C, δ15N) and elemental biogeochemistry and spectral (visible-near infrared [VNIR] inferred lake-water total organic carbon [TOC] and sediment chlorophyll a) indices were used to track broad-scale environmental transitions over the past three millennia. A number of congruent change patterns were observed indicative of centennial to millennial scale changes in lake productivity, the inflow of organic carbon from land, and sediment organic carbon content. Both the dark colored woodland lake and the clear tundra lake displayed a gradual decline in lake water TOC concentrations attributed to Neoglacial cooling and transient increases in primary production associated with warmer periods and, in particular, the 20th century warming. Although the Neoglacial evolution of the lakes showed similarities, diatom functional responses were not uniform between the lakes. In the dark woodland lake, functional shifts appeared most strongly connected to declining lake-water TOC and sediment organic carbon content, and were reflected, most notably, as a decline in motile species affiliated with high organic levels and low-light conditions. In the clear tundra lake, changes in lake productivity and sediment organic carbon were reflected most distinctly in the abundance of attached and colonial life forms but the relationships were more ambiguous. While many of the observed shifts aligned with expectations based on earlier research linking diatom functional traits to changing light and organic carbon levels, discrepancies among the lakes and functional groups call for further refinement to detect ecologically meaningful traits in divergent aquatic environments. Both species and functional composition in the two lakes indicated that, despite distinct anthropogenic imprints in the biogeochemical record, human impact on the lakes’ diatoms has not, as yet, been profound.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».