Vertical Niche Partitioning and the Performance of Mixotrophic Generalists against Autotrophic and Heterotrophic Specialists under Contrasting Light-Nutrient Supply Regimes
Notice bibliographique
Résumé
AbstractA vertical separation in light and nutrient availability is observed in many terrestrial and aquatic ecosystems. In lakes and oceans, the opposing vertical gradients of light and nutrients typically observed are believed to promote phagomixotrophy, a generalist strategy that combines resource acquisition through photoautotrophic and phagoheterotrophic pathways. While phagomixotrophy is widespread, it is not well understood how this strategy performs against pure specialist strategies in a resource competition context. We simulate the dynamics of three competitors (pure photoautotroph, phagomixotroph, pure phagoheterotroph) and bacterial prey over the vertical dimension of a water column to investigate what conditions of resource availability favor mixotrophy and how the presence of the phagomixotroph alters community dynamics. Since mixotrophs can be more or less photoautotrophic, we incorporated this variability into our model. Under weak vertical mixing, mixotrophs persist under most light and nutrient conditions and negatively affect specialists. Mixotrophs can even be dominant competitors when they display an optimal degree of phototrophy, which is positively related to water transparency and negatively related to nutrient supply. The model indicates that the spatial organization of nanophytoplankton communities in water columns could arise through vertical niche partitioning of multiple resource acquisition strategies and that phagomixotrophy can promote overall community production.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».