DEVELOPMENT AND USE OF A ZOOPLANKTON INDEX OF WETLAND QUALITY IN THE LAURENTIAN GREAT LAKES BASIN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent interest in biological monitoring as an ecosystem assessment tool has stimulated the development of a number of biotic indices designed to aid in the evaluation of ecosystem integrity; however, zooplankton have rarely been included in biomonitoring schemes. We developed a wetland zooplankton index (WZI) based on water quality and zooplankton associations with aquatic vegetation (emergent, submergent, and floating-leaf) that could be used to assess wetland quality, in particular in marshes of the Laurentian Great Lakes basin. Seventy coastal and inland marshes were sampled during 1995–2000; these ranged from pristine, macrophyte-dominated systems, to highly degraded systems containing only a fringe of emergent vegetation. The index was developed based on the results of a partial canonical correspondence analysis (pCCA), which indicated that plant-associated taxa such as chydorid and macrothricid cladocerans were common in high-quality wetlands, while more open-water, pollution-tolerant taxa (e.g., Brachionus, Moina) dominated degraded wetlands. The WZI was found to be more useful than indices of diversity (H′, species richness) and measures of community structure (mean cladoceran size, total abundance) for indicating wetland quality. Furthermore, an independent test of the WZI in a coastal wetland of the Great Lakes, Cootes Paradise Marsh, correctly detected moderate improvements in water quality following carp exclusion. Since wetlands used in this study covered a wide environmental and geographic range, the index should be broadly applicable to wetlands in the Laurentian Great Lakes basin, while further research is required to confirm its suitability in other regions and other vegetated habitats.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle