Comparisons of zooplankton community size structure in the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Zooplankton mean size and size spectra distribution potentially reflect the condition of trophic interactions and ecosystem health because they are affected by both resource availability and planktivore pressure. We assessed zooplankton mean size and size spectra using an optical plankton counter (OPC) on 35 site visits among lakes Superior, Michigan, Huron, Erie, and Ontario (2002–2003). The surveys were conducted in both nearshore regions (5–20 m depth) and on associated transects to offshore regions either greater than 8 km from shore or greater than 100 m depth. The survey sites were distributed across a gradient of land use disturbance in watersheds adjacent to the nearshore regions. The mean size, biomass density, statistical size distribution, and normalized biomass size spectra of zooplankton were determined from OPC measurements for all locations. Significant differences among lakes were observed in mean size, biomass, and the parameters of size spectra distributions for both nearshore and offshore regions. Significant differences within lakes were observed in some parameters that also allowed for significant discrimination between nearshore and offshore zooplankton communities in lakes Michigan (mean size, biomass, one spectral parameter), Ontario (mean size, three spectral parameters), and Superior (one spectral parameter). Similarly, some parameters allowed for discrimination between offshore epilimnion and hypolimnion waters in lakes Michigan (mean size, biomass, and four spectral parameters), Huron (biomass), and Ontario (two spectral parameters). The use of OPC technology and parameters that characterize spectral shape may have potential as an efficient and economic way for developing a size‐based zooplankton metric to discriminate among zooplankton communities in the Great Lakes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».