Monitoring bay-scale ecosystem changes in bivalve aquaculture embayments using flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Bay-scale empirical evaluations of how bivalve aquaculture alters plankton composition, and subsequently ecological functioning and higher trophic levels, are lacking. Temporal, inter- and within-bay variation in hydrodynamic, environmental, and aquaculture pressure complicate plankton monitoring design to detect bay-scale changes and inform aquaculture ecosystem interactions. Here, we used flow cytometry to investigate spatio-temporal variations in bacteria and phytoplankton (< 20 μm) composition in four bivalve aquaculture embayments. We observed higher abundances of bacteria and phytoplankton in shallow embayments that experienced greater freshwater and nutrient inputs. Depleted nutrient conditions may have led to the dominance of picophytoplankton cells, which showed strong within-bay variation as a function of riverine vs marine influence and nutrient availability. Although environmental forcings appeared to be a strong driver of spatio-temporal trends, results showed that bivalve aquaculture may reduce near-lease phytoplankton abundance and favor bacterial growth. We discuss confounding environmental factors that must be accounted for when interpreting aquaculture effects such as grazing, benthic-pelagic coupling processes, and microbial biogeochemical cycling. Conclusions provide guidance on sampling considerations using flow cytometry in aquaculture sites based on embayment geomorphology and hydrodynamics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».