Quantifying rotifer species richness in temperate lakes
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Biodiversity assessments of lakes depend on the ability to identify the complement of species present, although the degree of sampling required is often uncertain. We utilise long‐term data to predict rotifer species richness in three habitats in three Polish lakes using rarefaction sampling methods. 2. Richness in littoral and psammon habitats did not saturate, even with up to 130 samples. Highest richness was observed in psammon habitat (119 species) in Lake Mikolajskie, followed by littoral habitat in Lakes Łuknajno (114 species) and Kuc (110 species). Littoral habitats in Lakes Łuknajno (56%) and Kuc (51%) had the most species not shared with other habitats in the same lake. 3. Species richness (Chao2) estimates ranged between 44 for pelagic and 135 for psammon habitat in Lake Mikolajskie, to 100 for psammon and 137 for littoral habitat in Lake Kuc, and 65 for pelagic and 162 for littoral habitat in Lake Łuknajno. Whole lake estimates were 167, 205 and 171 species, respectively, for these lakes, higher than the 150 to 160 species predicted by Dumont and Segers (Hydrobiologia, 1996, 341 , 125). 4. Using standardised sampling, richness was significantly higher in littoral than either pelagic or psammon habitats. Contrasts of standardised rarefaction curves revealed that richness in Lakes Kuc and Mikolajskie was described as well by littoral‐only or psammon‐only samples, respectively, as by those randomly drawn from across all habitats in the lake. 5. Species richness estimates for Lake Mikolajskie were highest in summer, followed by autumn and spring. Interannual estimates differed by up to 427%, nearly an order of magnitude greater than maximal seasonal variation of 70%. 6. Results indicate that much higher sampling intensity is required to establish species richness than is presently carried out in most lakes. Because many species can be detected only with very intensive sampling, conservation programmes must consider sampling intensity when designing studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,019 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».