The effects of dissolved organic carbon on pathways of energy flow, resource availability, and consumer biomass in nutrient-poor boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, terrestrially derived dissolved organic carbon (DOC) has been recognized as a fundamental driver of food web productivity in nutrient poor lakes. The mechanisms that underlie these effects remain poorly understood, particularly for higher trophic levels including zooplankton, benthic invertebrates, and fish. In a survey of eight lakes in northwestern Ontario, I determined consumer biomass and used stable isotopes of carbon, nitrogen, and hydrogen to investigate relationships between DOC and pathways of energy flow, resource and habitat availability, and consumer biomass. Using Bayesian stable isotope mixing models, I found that hypolimnetic phytoplankton were an important resource for zooplankton in low-DOC lakes. With increased DOC concentrations, light attenuation increased and chlorophyll a concentrations below the thermocline were reduced relative to epilimnetic concentrations. At higher DOC concentrations, zooplankton acquired proportionately more energy from low quality terrestrial sources. Zooplankton biomass also declined with increasing utilization of terrestrial sources (allochthony), suggesting that terrestrial organic matter suppresses zooplankton productivity through simultaneous limitations on habitat and resource availability and quality. Based on biomass, the dominant fish species across my study lakes was White Sucker (Catostomus commersonnii). Bayesian mixing models indicated that allochthony by White Suckers increased with DOC and that greater allochthony was related to lower White Sucker biomass measured as catch-per-unit-effort (bCPUE). Both White Sucker bCPUE and chironomid biomass were positively related to mean light irradiance, with the highest biomasses of fish and chironomids occurring in lakes with a higher proportion of their volume in the photic zone. White Sucker bCPUE was strongly and positively correlated with chironomid biomass, suggesting that DOC-mediated resource limitation may influence fish productivity via reduced prey availability.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».