Connectivity and nutrient enrichment affect the productivity and stability of aquatic meta-ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
g. agriculture, sewage), empirical studies on the combined impacts of these effects are rare. To better understand the interactive role of connectivity and nutrient enrichment in shaping meta-ecosystem stability, we set up a mesocosm experiment mimicking a minimal meta-ecosystem composed of two ponds (upstream and downstream). The upstream pond received varying water volumes from a mesotrophic lake (ranging from 0% to 40% mesocosm volume per week) and five levels of nutrient enrichment (phosphorus and nitrogen). The experiment featured a fractional factorial design, with 13 unique treatment combinations monitored over 14.5 weeks. We found that connectivity increased phytoplankton biomass in highly nutrient-enriched meta-ecosystems, that connectivity and nutrient enrichment independently promoted synchrony and spatial homogeneity of phytoplankton biomass within meta-ecosystems and that our treatments did not influence temporal stability beyond the initial nutrient-induced biomass increase. Furthermore, while intermediate levels of connectivity stimulated zooplankton biomass and diversity, the increase was counteracted with nutrient enrichment. We conclude that increased ecosystem connectivity is likely to exacerbate the negative effects of nutrient enrichment on freshwater meta-ecosystems across watersheds while homogenizing temporal population dynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».