Dispersal transiently modifies the temperature dependence of ecosystem productivity after an extreme thermal fluctuation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effects of warming on ecosystem productivity are typically summarized over broad time scales, yet they emerge from communities that can reorganize in a matter of days. Temperature accelerates ecosystem productivity through predictable effects on metabolic rates, but dispersal across thermally heterogeneous metacommunities may modify this effect by redistributing communities and their underlying thermal phenotypes. Using multi-trophic freshwater mesocosm communities in which warming and dispersal were manipulated, we tested the hypothesis that increasing dispersal modifies the thermal sensitivity of gross primary productivity (GPP) through the redistribution of phytoplankton biomass, size spectra, and thermal phenotype composition along spatial thermal gradients. High dispersal temporarily weakened the thermal sensitivity of GPP after an unplanned heatwave. This effect was caused by reduced mass-specific GPP in the warmest mesocosms accompanied by regional homogenization of phytoplankton communities and the spread of poorly adapted thermal phenotypes under the highest dispersal treatments. Except immediately post-heatwave, the thermal sensitivity of GPP was robust to dispersal, despite evidence of metacommunity dynamics. These findings suggest that the temperature dependence of ecosystem metabolism can be briefly modified by dispersal after a perturbation, but remains robust under steady-state conditions.
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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 ».