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Enregistrement W2008329710 · doi:10.1080/07438141.2011.555935

Diatoms as indicators of long-term nutrient enrichment in metal-contaminated urban lakes from Sudbury, Ontario

2011· article· en· W2008329710 sur OpenAlexafffundabout
Amy E. Tropea, Andrew M. Paterson, Wendel Keller, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueLake and Reservoir Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensLaurentian UniversityMinistry of the Environment, Conservation and ParksQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEutrophicationWatershedDiatomEnvironmental scienceEcologyWater qualityNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The majority of the limnological research in Sudbury, Ontario, has focused on the anthropogenic impacts of industrial emissions (SO2 and metals), with the potential effects of cultural eutrophication largely being overlooked. However, the population of the City of Sudbury has grown with the prosperity of the mining sector, which poses a risk to the quality of freshwater resources. As with many environmental issues, there is often a lack of predisturbance data that can assist in gauging the full extent of environmental change. Therefore, paleolimnological approaches were used to track long-term biological changes in sedimentary diatom assemblages related to cultural eutrophication in 4 lakes from Sudbury. Diatom assemblages were primarily dominated by oligotrophic taxa prior to watershed development; however, with the onset of urban environmental stressors (e.g., septic systems, the application of lawn fertilizers and watershed development), there was a shift toward taxa that thrive in more productive systems. Diatom assemblages also seem to track an increase in lakewater pH through time, which is likely related to increased acid neutralizing capacity as a result of watershed disturbances, algal assimilation and bacterial reduction of NO− 3, and increased base cation export from the watershed due to acidic deposition. Insight into predisturbance conditions of the lakes should help lake managers set realistic biological targets for restoration and may be used to help gauge the response of these systems to future mitigation efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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