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Enregistrement W6039130

The effect of ambient N:P ratio and light on the nitrogen uptake and growth of select estuarine and oceanic dinoflagellates

2011· dissertation· en· W6039130 sur OpenAlexvenueno aff
Ji Li

Notice bibliographique

RevueApplied therapeutics · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryNitrogenOceanographyEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing frequency of harmful algal blooms (HABs) have been observed in eutrophic coastal ecosystems. The relationship between environmental factors (nutrients and light) and bloom-forming dinoflagellates were explored in this dissertation by both historical data analysis and laboratory experiments. The growth and nitrogen (N) acquisition of the HAB dinoflagellates Prorocentrum minimum, P. donghaiense, Karlodinium veneficum and Karenia brevis, were studied. It is hypothesized that estuarine species Prorocentrum spp. develops blooms in relative high N:P ratio water, while K. veneficum blooms near or lower than the Redfield ratio; these species will grow faster in the N:P ratio in which they develop blooms, even when these nutrients are not at limiting levels; Prorocentrum spp. preferentially take up more DIN in high DIN:DIP ratio water, while Karlodinium can better use other source of N in the low DIN water; low-light-adapted nitrogen acquisition by Prorocentrum spp. serves as an adaptive advantage to grow in low light waters. Historical data analysis showed that P. minimum generally develops blooms in high DIN, high N:P ratio, but turbid water in Chesapeake Bay, while K. veneficum blooms near or lower than the Redfield ratio, when DIN was depleted, but organic N sources were still available. Following these results, the effects of ambient N:P ratio and light on the growth and N acquisition of P. minimum and P. donghaiense were studied in both batch and continuous culture (turbidistat). Prorocentrum spp. were grown in a wide range of N:P ratios, and across a wide range of light intensities in turbidistat. Experiments to determine rates of N acquisition of different N sources were conducted using 15N tracer techniques at each N:P ratio and light treatment. However, in culture, the growth of the Prorocentrum species was not regulated by the ambient N:P ratio. When nutrients were sufficient, light, instead of ambient N:P ratio, regulated the algal ability to acquire N. The adaptive strategies of the two types of dinoflagellates, Prorocentrum spp. and Karlodinium/Karenia spp., are different. Prorocentrum minimum was shown to take up N in the dark. This light independent N uptake allows it to be more competitive in the relative low light near-shore water. Karlodinium/Karenia spp. apparently only takes up N in the light phase, but it can be mixotrophic and directly use organic sources, and thus may be more competitive after DIN was depleted. The Droop model, which describes the growth rate regulated by the cell quota, was used to interpret the relationship between N acquisition and the growth rate over the diel cycle of growth. Prorocentrum spp. continuously take up nitrogen at night to supplement the cell quota, and reaches the maximum cell quota at the beginning of light phase, when they reach the higher growth rate in a diel cycle. In eutrophic coastal systems (e.g., Chesapeake Bay), the ambient N:P ratio, as well as light may be critical factors for HAB growth. The dinoflagellates studied here have different adaptive strategies to grow in low light and to take advantage of high nutrients in the eutrophic waters. Prorocentrum spp. may dominant the high DIN water, while Karlodinium/Karenia spp. prefers organic nutrients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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