Raised water temperature lowers diversity of hyporheic aquatic hyphomycetes
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. The hyporheic zone of a permanent first‐order stream was divided into a treatment and a control section using a 1 m deep sheet‐metal barrier. During a 4‐month pre‐treatment period, water temperatures in two transects of the two sections were not different. Upon heating, the water temperature in the treatment transect increased by an average of 4.3 °C over values in the control transect. 2. Eleven bimonthly core samples were taken from a treatment and a control transect, and recovered CPOM was classified as twigs, wood, grass, roots, cedar and deciduous leaves. 3. In both transects, twigs were the most common and deciduous leaves the least common substrates. The number of leaf fragments declined significantly in the heat‐treated transect. 4. Diversity and frequencies of occurrence of aquatic hyphomycetes were highest on leaves and lowest on grass and wood. On leaves, their frequency of occurrence was higher in control than in treatment samples. 5. Preliminary results with amplified and cloned 18S DNA sequences revealed many fungal taxa with high affinities to Basidiomycota, particularly to Limnoperdon incarnatum. 6. By itself, higher water temperature due to global warming is likely to lower the availability of substrates for, and therefore the occurrence of, aquatic hyphomycetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».