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Enregistrement W2031608275 · doi:10.1111/fwb.12470

Modelling nutrient transport and transformation by pool‐breeding amphibians in forested landscapes using a 21‐year dataset

2014· article· en· W2031608275 sur OpenAlexaboutno aff
Krista A. Capps, Keith A. Berven, Scott D. Tiegs

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLithobatesEcologyHabitatNutrientPopulationBiologyEphemeral keyEnvironmental scienceWetlandHydrobiologyAquatic ecosystemAmphibian

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Migrations of animals can transfer energy and nutrients through and among terrestrial and aquatic habitats. Pool‐breeding amphibians, such as the wood frog ( Lithobates sylvaticus ), make annual breeding migrations to ephemeral wetlands in forest habitats in the eastern and midwestern United States and Canada. To model the influence of wood frogs on nutrient transport and transformation through time, we coupled long‐term population monitoring data (1985–2005) from a wood frog population with estimates of the elemental composition of wood frog egg masses and emerging juveniles. Over the 21‐year study period, 8.8 kg carbon (C), 2.0 kg nitrogen (N) and 0.20 kg phosphorus (P) were transported from the terrestrial to the aquatic habitat and approximately 21 kg C, 5.5 kg N and 1.2 kg P were exported to the surrounding terrestrial habitat by wood frogs. During the study period, the average net flux of C, N and P was from aquatic to terrestrial habitats, but the magnitude and direction of the net flux was element dependent. Thus, the net flux of C, N and P did not always flow in the same direction. Predicting long‐term trends in nutrient and energy flux by organisms with biphasic life cycles should rely on long‐term population data to account for temporal variability. This is especially true for organisms that are sensitive to long‐term shifts in temperature and precipitation patterns, such as amphibians that breed in ephemeral pools.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,781

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations77
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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