Algal priming mediates the effects of light and nutrients on organic matter processing: insights from artificial and natural streams
Notice bibliographique
Résumé
Environmental factors such as light and nutrients may play important roles in determining detrital decomposition through their effects on primary production. Thus, human activities that alter the availabilities of light and nutrients may have direct consequences on organic matter (OM) processing and nutrient cycling in freshwater ecosystems. I compared heterotrophic function (OM processing and respiration) between two P levels (5 µg P L-1 and 51 µg P L-1) and two shade levels (0% and 80% shade) in natural streams, as well as 3 P levels (10 µg P L-1, 50 µg P L-1 and 100 µg P L-1) and 4 shade levels (0%, 50%, 80% and 100%) in artificial streams using the cotton-strip assay (CSA). Data from these experiments show a negative association between algal abundance (GPP and chlorophyll a) and recalcitrant OM (ROM) processing, implying a negative priming effect. Light was an important driver of negative priming which disproportionately affected ROM decomposition at lower P treatments over time. Overall, there were limited interactive effects between light and nutrient availability; rather, ROM processing was positively associated with P availability at all light levels while it was negatively associated with light availability at all P levels. There was no evidence to support positive priming (i.e., algal stimulation of ROM processing) in either experiment. Overall, results from this study illustrate the importance of considering light levels and nutrient availability when considering long term C and nutrient budgets in freshwater ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».