Declining calcium concentration drives shifts toward smaller and less nutritious zooplankton in northern lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zooplankton community composition of northern lakes is changing due to the interactive effects of climate change and recovery from acidification, yet limited data are available to assess these changes combined. Here, we built a database using archives of temperature, water chemistry and zooplankton data from 60 Scandinavian lakes that represent broad spatial and temporal gradients in key parameters: temperature, calcium (Ca), total phosphorus (TP), total organic carbon (TOC), and pH. Using machine learning techniques, we found that Ca was the most important determinant of the relative abundance of all zooplankton groups studied, while pH was second, and TOC third in importance. Further, we found that Ca is declining in almost all lakes, and we detected a critical Ca threshold in lake water of 1.3 mg L −1 , below which the relative abundance of zooplankton shifts toward dominance of Holopedium gibberum and small cladocerans at the expense of Daphnia and copepods. Our findings suggest that low Ca concentrations may shape zooplankton communities, and that current trajectories of Ca decline could promote widespread changes in pelagic food webs as zooplankton are important trophic links from phytoplankton to fish and different zooplankton species play different roles in this context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».