Nutrient Enrichment and Connectivity Jointly Shape Bacterioplankton Diversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is increasingly important to understand the response of freshwater communities and ecosystems to fertilizers given their widespread usage and the propensity for these fertilizers to runoff into rivers and lakes. Dispersal, an important ecological factor mediated by landscape connectivity, could potentially counteract the impacts of anthropogenic stressors through the reintroduction of communities unperturbed by local stressors. However, this potential has not yet been studied in the context of nutrient stressed natural communities. Here, we investigate the impacts of nutrient enrichment and connectivity on freshwater bacterioplankton communities. We subjected mesocosms stocked with native bacterioplankton communities to different combinations of nutrient enrichment and connectivity (volumes of water transferred between mesocosms). We show that nutrient enrichment strongly structures the bacterioplankton community, favoring nutrient tolerant taxa and depressing taxonomic diversity. Connectivity, however, interacts with nutrient enrichment to restore functional diversity in communities subjected to the highest levels of nutrient stress. Despite the ameliorating effects of dispersal, nutrient enrichment leaves a consistent signature in communities, driving a shift from more heterotrophic to more phototrophic communities. Taken together, our results demonstrate that while nutrient enrichment significantly impacts freshwater bacterioplankton communities, connectivity can help restore functional diversity to a certain extent.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».