Impact of Geese on the Limnology of Lakes and Ponds from Bylot Island (Nunavut, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arctic freshwater ecosystems are important habitats for northern wildlife. Arctic climate impact studies suggest that global change could result in major modifications and perturbations of lakes, ponds and wildlife. Most studies focus either on freshwater ecosystems or on animal populations, but few have investigated the links that exist between them. Animal populations have the potential to alter the nutrient inputs in lakes and ponds via faeces. The present study is the first to reveal the impact of an expanding Greater Snow Goose (Chen caerulescens atlantica) population on the limnology of arctic lakes and ponds. A survey of 27 freshwater ecosystems was performed on Bylot Island (Nunavut, Canada) in order to identify patterns in limnological conditions. Using a multivariate statistical approach, our study shows that the presence of birds in the catchment of lakes and ponds has an impact on their nutrient status. Concentrations of major ions that were related to the distance from the sea were the main environmental variable explaining the limnological differences observed among lakes and ponds. Nutrient variables that were mostly related to the presence of Snow Geese played a secondary but significant role. N and P concentrations were different among impacted and non‐impacted sites, underlining the impact of animal populations on northern freshwater ecosystems. (© 2010 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».