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Enregistrement W1922366044 · doi:10.1111/j.1365-2486.2010.02284.x

Nutrient recycling by fish in streams along a gradient of agricultural land use

2010· article· en· W1922366044 sur OpenAlexaffabout
Henry F. Wilson, Marguerite A. Xenopoulos

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientEcosystemEnvironmental scienceNutrient cycleSTREAMSRiparian zoneAquatic ecosystemEcologyBiomass (ecology)WatershedBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient recycling is an essential ecosystem process provided by animals. In many aquatic systems, fish have been identified as important in ecosystem nutrient recycling; however, this importance can vary widely between systems. The factors controlling intersystem variation in animal-mediated nutrient cycling have rarely been examined and as such it remains unclear what impact human landscape changes will have upon these processes. Here we examined rates of nutrient recycling for temperate stream fish assemblages along a gradient of agricultural land use (proportion cropland in the watershed: 1–59%). We quantified nutrient excretion rates of both ammonium–N (NH4+–N) and phosphate (as soluble reactive phosphate: SRP) for fish assemblages at eight streams in southern Ontario, Canada with species-specific excretion measurements and quantitative assemblage sampling. For both nutrients, total assemblage excretion exhibited a strong positive relationship with riparian cropland. The distance required for fish assemblages to turn over ambient nutrient pools was shorter for cropland systems, indicating that the relative importance of excreted nutrients was higher in these systems. Based on measured uptake rates of NH4+–N in two streams (one higher cropland and one low cropland) and on modeled uptake rates for all streams, the proportion of ecosystem demand that can be satisfied by excretion is generally higher in the more agricultural streams. These patterns appear to be driven largely by disproportionate increases in fish assemblage biomass with increasing stream nutrient concentrations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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