Effects of water color on underwater irradiance and consequences for photosynthetic pigments of primary producers in boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Photosynthetic pigment contents of phytoplankton and macrophytes ( Nuphar lutea) were studied along a water color gradient of lakes. Chlorophyll a concentration in the water was affected by species composition of phytoplankton and the highest values were observed at intermediate color. Chlorophyll b concentration and chlorophyll b:biomass ratio of phytoplankton increased together with water color. The highest chlorophyll a: b ratios occurred at intermediate water color, because phytoplankton species with chlorophyll b were scarce. In N. lutea, chlorophyll a and b in the petioles were not affected by water color or light attenuation. For chlorophyll a: b of N. lutea the effect of water color was stronger than the effect of any light wavelength band. This was probably because the floating leaves have a strong effect on the light spectrum underneath the leaves. Chlorophyll a: b decreased moderately with increasing water color. Hence, the chlorophyll a: b ratio of N. lutea is a possible indicator of lake browning. For phytoplankton, variation in species composition complicates the use of chlorophyll a: b, but the chlorophyll b:biomass ratio is a possible indicator.
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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) | 0,000 | 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 ».