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Record W1893070752 · doi:10.7202/705434ar

Effet de la prédation et des nutriments sur les réseaux microbiens planctoniques

2005· article· fr· W1893070752 on OpenAlexaffabout
J. C. Marty, Bernadette Pinel‐Alloul, Jean‐François Carrias

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMarine and coastal ecosystems
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsForestryChemistryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les effets de l'ajout de nutriments et de poissons planctonophages sur le réseau trophique microbien (protozoaires, phytoplancton, zooplancton) ont été évalués lors d'une étude expérimentale utilisant des enclos de grande taille (8 m diam., 12 m prof.), placés dans un lac humique du Bouclier Canadien. Un plan factoriel avec 4 traitements, C (contrôle), N (ajout de nutriments), P (ajout de poissons planctonophages) et NP (ajout de nutriments et poissons) a été appliqué. L'abondance et la biomasse du zooplancton (Rotifères, Cladocères, Copépodes), des Protozoaires Ciliés et du phytoplancton (Chl. a) ont été déterminées pendant 6 semaines dans chaque strate (épi-, méta- et hypolimnion). La présence de poissons planctonophages a entraîné une baisse de la biomasse du zooplancton de grande taille (Cladocères), mais a favorisé le développement du zooplancton de petite taille (Rotifères). La diminution de biomasse des Cladocères dans les enclos avec poissons s'associait avec une hausse de l'abondance des Protozoaires Ciliés et du phytoplancton pour les enclos NP. L'ajout de nutriments a augmenté la biomasse des Cladocères, des Ciliés et du phytoplancton qui présentait une tendance monospécifique. L'étude a montré que dans un lac humique riche en carbone organique dissous, les nutriments ne sont pas le seul facteur déterminant la structure des communautés microbiennes. Celles-ci subissent également les effets en cascade de la prédation des poissons planctonophages situés au sommet de la chaîne alimentaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.528
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2005
Admission routes2
Has abstractyes

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