MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2000467919 · doi:10.2989/16085910609503871

The trophic position of planktonic ciliate populations in the food webs of some East African lakes

2006· article· en· W2000467919 sur OpenAlexafffund
Andrew Yasindi, William D. Taylor

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Aquatic Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWorkforce Development for Teachers and ScientistsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCiliateTrophic levelBacterivoreBiologyOmnivoreEcologyPlanktonZooplanktonHerbivoreMicrobial food webBiomass (ecology)PredationFood web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trophic role of planktonic ciliates was investigated in the food webs of 17 East African lakes of different salinity and trophy. Experiments with 1μm latex beads showed that Cyclidium, Halteria, Dysteria, Aspidisca and Vorticella are bacterivores. Examination of food vacuole contents showed that the ciliate communities also included herbivores, carnivores, omnivores and mixotrophs. While some herbivorous ciliates grazed picoplanktonic algae or flagellates, large omnivores such as Frontonia and Linostoma ingested cyanobacterial filaments or preyed on other ciliates. Most predaceous ciliates were haptorids, and consumed other ciliates or metazoa. Growth rate estimates for planktonic ciliate populations in East African lakes ranged from 0.18 to 6.56d−1. From these growth rates and biomass, the estimated production of ciliate populations ranged from 5.9 to 2 335μg carbon l−1 d−1 and increased with lake trophic status and water electrical conductivity. Bacterivores, herbivores, carnivores and mixotrophs accounted for 36%, 39%, 21% and 4% of total production, respectively, over all the lakes. Zooplankton were the probable consumers of much of this ciliate production, although some taxa were consumed mostly within the microzooplankton community, presumably by other ciliates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAfrican Journal of Aquatic ScienceMême sujetAquatic Ecosystems and BiodiversityTravaux en français237 207