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Enregistrement W4408140366 · doi:10.1093/plankt/fbaf002

Effects of phosphorus enrichment on <i>Daphnia</i>–algae interactions in laboratory microcosms

2025· article· en· W4408140366 sur OpenAlexafffund
Paul C. Frost, Kyle DaSilva, Joseph A Frost-Xenopoulos, Wesley S. Burr, Catriona L. C. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrocosmDaphniaAlgaePhosphorusEcologyCladoceraEnvironmental chemistryEnvironmental scienceBranchiopodaBiologyZooplanktonChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examined the effects of phosphorus (P) on algal biomass and stoichiometry and, subsequently, alterations to zooplankton populations. We modified P supply in microcosms and tracked changes in algal and Daphnia populations, and phosphorus concentrations. Even though we found algal biomass increased over the experiment in low P containers, greater food abundance did not increase Daphnia abundance. In low P containers, a high algal biomass was accompanied with elevated C:P ratios, very low soluble reactive P concentrations and low Daphnia fecundity. High algal C:P ratios and low soluble reactive P concentrations in these microcosms indicated a strong P-limitation of algae and food quality constraints on consumer populations. In high P containers, algal biomass initially increased, which led to an increased Daphnia abundance. In most of the high P microcosms, rapid increases in Daphnia populations led to reduced algal biomass and increased concentrations of soluble reactive P. However, in an outlier high P container, we found a different pattern with elevated algal biomass, low soluble reactive P concentrations and a very large Daphnia population. Our results show that P supplies can strongly affect Daphnia–algae interactions, but the nature of these effects are likely complicated by internal feedbacks that affect the gain and loss of both populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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