Effects of sediment nutrients and depth on small-scale spatial heterogeneity of submersed macrophyte communities in Lake Pleasant, Pennsylvania
Notice bibliographique
Résumé
Sediment concentrations of total and available nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) and organic matter from the littoral zone of Lake Pleasant, Pennsylvania, were highly variable. Only organic matter and total N were correlated with depth, however. This result suggests the existence of more complex environmental gradients than the prevailing paradigm of monotonic changes in sediment characteristics with increasing depth. The spatial heterogeneity of submersed aquatic plant communities was significantly correlated with depth, and available N and P. Canonical correspondence analysis demonstrated that these three factors explained 38% of the variance in community structure. Other sediment characteristics (available K, organic matter, and total N, P and K) were not significant by themselves, but all variables combined explained 63% of community-structure variance. Cluster analysis identified species or groups of species typical of endpoints on the depth versus nutrient axes. Myriophyllum exalbescens was typical of deep sites with relatively nutrient-rich sediments, whereas deep nutrient-poor sites were dominated by Vallisneria americana and Megalodonta beckii. Shallow nutrient-rich sites were dominated by several species of Potamogeton and Elodea canadensis, and shallow nutrient-poor sites were dominated by Heteranthera dubia and Najas flexilis. These results demonstrate the importance of sediment characteristics in determining macrophytes' community structure within lakes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».