Effects of advancing treelines and melting glaciers on alpine lake ecosystems: a mesocosm experiment
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming promotes the upward advance of mountain treelines, thereby increasing allochthonous inputs of terrestrial organic matter (OM) into alpine lakes. Higher temperatures also accelerate glacial ablation, altering inputs of finely eroded rock particles, termed “glacial flour”. OM and glacial flour (GF) both affect aquatic ecosystems; however, a knowledge gap exists concerning their combined impact. To test for the direct and interactive effects of OM and GF, we conducted a crossed two-factor outdoor mesocosm experiment. We hypothesized that GF sequesters OM through adsorption, thus reducing its effects on the abiotic environment and phytoplankton community. Addition of GF decreased underwater attenuation of ultraviolet radiation by the OM amendment (i.e., a GF–OM interaction), but not the pronounced positive effects of OM on nutrients and phytoplankton chlorophyll. GF did mediate the effect of OM on phytoplankton community composition by suppressing diatoms. These findings highlight the potential for future shifts in allochthonous inputs away from GF and towards OM to stimulate high-elevation lake ecosystems as glaciers ablate and treeline vegetation migrates to higher elevations under a warming climate.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».