Phytoplankton nutrient status and mean water column irradiance in Lakes Malawi and Superior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phytoplankton growth in Lake Malawi was moderately nitrogen and phosphorus-deficient according to indicators of phytoplankton nutrient status (particulate C:N, C:P, N:P composition ratios, nitrogen and phosphorus debt assays) and occasionally light-deficient during the period of deepest mixing (July and August). Phytoplankton in Lake Superior was light-deficient during most of the year because of the deeply mixed water column. However, during the stratified period when the mean water column irradiance increased, phytoplankton in Lake Superior became severely phosphorus-deficient according to the same nutrient status indicators used in Lake Malawi as well as alkaline phosphatase activity. Specific rates of carbon uptake normalized to particulate carbon, calculated from photosynthesis at optimum light, were on average three times greater in Lake Malawi than in Lake Superior. We calculated that nitrogen and phosphorus inputs from rivers and precipitation supplied < 15% of the demand for these elements due to photosynthesis for both Lake Malawi and Lake Superior and could not explain the observed difference in phytoplankton nutrient status or specific rate of carbon uptake normalized to particulate carbon. The ratio of nitrogen to phosphorus supplied in Lake Malawi is lower and closer to Redfield ratios than that in Lake Superior. We speculate that the more balanced supply ratio of these nutrients, combined with higher rates of internal regeneration in the warmer deeper mixed layer of Lake Malawi, result in phytoplankton that is less nutrient-deficient and has higher specific rates of carbon uptake normalized to particulate carbon than Lake Superior.
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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 | 0,000 | 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 ».