Kelp forest size alters microbial community structure and function on Vancouver Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria are ubiquitous and important components of marine ecosystems, yet the interaction between bacteria and higher trophic levels remain poorly understood. The trophic cascade involving sea otters, urchins, and kelp in the North Pacific is a classic case of altered ecosystem states; however, its impacts on microbial communities are unknown. We investigated the response of microbial communities to variation in kelp abundance between regions with and without sea otter populations along the west coast of Vancouver Island, British Columbia, Canada. We compared bacterial community structure and function between regions with large and small kelp forests, including an subset of the bacterial community that produces alginate lyase, which allows direct utilization of kelp carbon. The abundance and activity of alginate-lyase-producing bacteria were 3.2 and 1.4 times higher, respectively, in the region with large kelp forests, and declined rapidly with increasing distance from kelp. Total bacterial abundance was 2.7 times greater, and bacteria grew faster and experienced more zooplankton grazing and viral-mediated mortality in the presence of large kelp forests. These patterns suggest that larger kelp forests produce more detritus and dissolved organic matter, which stimulate microbial activity. Our results indicate that variation in kelp forest size alters the community structure and productivity of microbes and contributes to the growing evidence that top predators interact with microbes and ecosystem processes through a cascade of indirect effects.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».