The effects of lime addition on aquatic macrophytes in hard water: <i>in situ</i> and microcosm experiments
Notice bibliographique
Résumé
1. Aquatic macrophytes are abundant in ponds and canals that are constructed in semi‐arid regions for water storage and conveyance, as well as in lakes that are culturally enriched. 2. Addition of Ca(OH) 2 to two hardwater ponds at 250 or 275 mg L –1 caused an immediate eradication of submersed aquatic plants. Although these ponds are well‐buffered (alkalinity: 2.57–3.94 mequiv L –1 ; pH: 8.1–9.0), lime addition caused an immediate increase in pH of 0.2–3 units. 3. Application of 135 mg L –1 Ca(OH) 2 for 24 h or 210 mg L –1 Ca(OH) 2 for 65 h to two irrigation canals had no effect on macrophyte biomass at the lower concentration and duration, but resulted in the elimination of aquatic macrophytes 1 month after the higher concentration, longer duration treatment. 4. Unlike the macrophyte control achieved following application of 210–275 mg L –1 Ca(OH) 2 to ponds or canals, microcosm experiments in which lime formulation [slaked lime (Ca(OH) 2 ), calcite (CaCO 3 ), or a 1 : 1 mixture] and concentrations (up to 1500 mg L –1 ) were manipulated failed to elicit a consistent change in macrophyte biomass. Macrophytes in microcosms treated for the short‐term (23–33 days) with ≥ 200 mg L –1 Ca(OH) 2 or a mixed Ca(OH) 2 /CaCO 3 formulation always lost pigmentation, but biomass was not consistently reduced. 5. Declines in macrophyte biomass following treatment of ponds and canals may have been triggered by a short‐term rise in pH which, in these relatively warm (22–23 °C) alkaline (2.28–3.94 mequiv L –1 ) systems, would have resulted in low concentrations of free CO 2 and bicarbonate for photosynthesis.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».