Multiple biotic interactions establish phytoplankton community structure across environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The combination of taxa and size classes of phytoplankton that coexist at any location affects the structure of the marine food web and the magnitude of carbon fluxes to the deep ocean. But what controls the patterns of this community structure across environmental gradients remains unclear. Here, we focus on the North East Pacific Transition Zone, a ~ 10° region of latitude straddling warm, nutrient‐poor subtropical and cold, nutrient‐rich subpolar gyres. Data from three cruises to the region revealed intricate patterns of phytoplankton community structure: poleward increases in the number of cell size classes; increasing biomass of picoeukaryotes and diatoms; decreases in diazotrophs and Prochlorococcus; and both increases and decreases in Synechococcus. These patterns can only be partially explained by existing theories. Using data, theory, and numerical simulations, we show that the patterns of plankton distributions across the transition zone are the result of gradients in nutrient supply rates, which control a range of complex biotic interactions. We examine how interactions such as size‐specific grazing, multiple trophic strategies, shared grazing between several phytoplankton size classes and heterotrophic bacteria, and competition for multiple resources can individually explain aspects of the observed community structure. However, it is the combination of all these interactions together that is needed to explain the bulk compositional patterns in phytoplankton across the North East Pacific Transition Zone. The synthesis of multiple mechanisms is essential for us to begin to understand the shaping of community structure over large environmental gradients.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».