Submerged macrophytes, zooplankton and the predominance of low‐ over high‐chlorophyll states in western boreal, shallow‐water wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Shallow‐water (<2 m deep) wetlands in northern Alberta's western boreal forest tend to have either extremely high‐chlorophyll, pea‐green water or water that is low in chlorophyll and clear. The relative importance of top‐down processes (e.g. zooplankton grazing) compared with bottom‐up processes (e.g. nutrient limitation) for regulating the existence of these alternate states has yet to be explicitly investigated in these poorly studied waterbodies. 2. To assess the relationship between chemical and biological factors and the predominance of low‐chlorophyll over high‐chlorophyll states, a survey of 24 shallow‐water wetlands in northern Alberta was conducted over the summers of 2001 and 2002. 3. In wetlands without fish, statistical analysis indicated that high‐ and low‐chlorophyll sites could be differentiated with 82% accuracy based solely on whether submerged aquatic vegetation (SAV) coverage was greater or less than 25%. Further, high‐SAV lakes with zooplankton communities dominated by large cladocerans were clear 96% of the time. 4. In the few wetlands that supported stickleback populations, large cladocerans were absent. However, the development of zooplankton communities dominated by small cladocera ( Bosmina ) with calanoid copepods in fish‐containing wetlands corresponded with a shift from high‐ to low‐chlorophyll states. 5. Results suggest that in fishless wetlands high‐SAV coverage and grazing by large, SAV‐associated cladocerans promotes low‐chlorophyll states. Results also suggest that suppression of macroinvertebrate predators by sticklebacks allowing Bosmina to flourish may also promote low‐chlorophyll, clear‐water conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».