Fish supply distinct nutrients and dissolved organic matter composition relative to ambient concentrations in northern lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nutrient cycling in aquatic ecosystems is often facilitated by consumers through excretion. While fish play established roles in nitrogen (N) and phosphorus (P) cycling, their impact on carbon (C) cycling remains underexplored. This role could be significant in ecosystems where dissolved organic matter (DOM) regulates light and nutrient availability. However, the influence of DOM concentration (often measured as dissolved organic carbon [DOC]) and composition on biological processes is complex, with organisms showing diverse responses, sometimes leading to nonlinear patterns. We investigated fish excretion of N and P in 11 boreal lakes with varying DOC concentration and DOM composition and assessed fish excretion of DOC and DOM composition in a subset of three of those lakes representing low, medium, and high DOC levels. In line with our expectations, fish mass‐normalized N excretion rates had an inverse unimodal relationship with ambient DOC up to 7.3 mg C L−1, yet with little evidence supporting a relationship between fish P excretion rates and ambient DOC. Fish exhibited lower DOC excretion rates in medium DOC environments compared to high DOC environments and excreted more terrestrially‐ and microbially‐derived DOM in low DOC environments. Overall, our findings underscore the dynamic role of fish as conduits of nutrients and carbon in aquatic ecosystems, shaped by ambient nutrients and light conditions, and physiological processes that warrant further investigation.
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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 ».