Responses of bacterial and three sub-microeukaryote communities in the water of white shrimp <i>Penaeus vannamei</i> aquaculture ponds in two polyculture models
Notice bibliographique
Résumé
Polyculture operations in freshwater aquaculture ponds can disrupt microbial communities. High-throughput sequencing was used to assess the impact of polyculture operations on bacterial and three sub-microeukaryote communities (fungi, zooplankton, and eukaryotic phytoplankton) in Penaeus vannamei aquaculture ponds containing oriental river prawns and giant freshwater prawns, respectively. The results showed that the bacterial community was less sensitive than the microeukaryote communities to both the polyculture activity and environmental variations. The polyculture of giant freshwater prawns rather than oriental river prawns was the primary factor affecting the beta diversity of the three sub-microeukaryote communities. This may be due to the larger biomass of the polyculture varieties of giant freshwater prawns compared with oriental river prawns. The polyculture activity of giant freshwater prawns with a higher density and that of oriental river prawns with a lower density increased the stochasticity of the community assembly of the three sub-microeukaryote communities. It also affected the topological properties of the microbial communities, including greater correlations between ecosystem elements, and reducing the correlations among zooplanktons. The eukaryotic phytoplankton was the only microbial community that could also be explained by nutrient variation (mainly the total nitrogen). This highlights the potential role of the eukaryotic phytoplankton as a suitable indicator of the effects of nutrient input into ecosystems.
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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 | 0,001 | 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 ».