Logging-induced variations in dissolved organic carbon affect yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) recruitment in Canadian Shield lakes
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in the effects of allochthonous carbon on lake food webs. By temporarily increasing levels of dissolved organic carbon (DOC) in lakes, logging can help us understand how carbon from the watershed could affect lake biota. The goals of this study were to determine whether (i) logging has a significant effect on the abundance of young-of-the-year (YOY) yellow perch (Perca flavescens) in Canadian Shield lakes and (ii) any changes in yellow perch recruitment could be related to increases in nutrients (N and P) and (or) DOC following logging. To do this, we examined 22 Canadian Shield lakes: the watersheds of 13 were not impacted, while 9 underwent logging (1%–78% of the watershed area). We found that the relative abundance of YOY yellow perch increased after logging in proportion to the ratio between the area of the logged watershed and the lake volume. We show that this effect is likely explained by an increase in DOC following logging. This might be related to (i) an increase in secondary productivity due to a positive effect of terrestrial carbon on the microbial loop and (or) (ii) an increased hatching success and (or) larval survival due to a greater protection from UV radiation by DOC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».