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Enregistrement W2041693542 · doi:10.1139/f03-002

Changes in phytoplankton communities following logging in the drainage basins of three boreal forest lakes in northwestern Ontario (Canada), 19912000

2003· article· en· W2041693542 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kenneth H. Nicholls, Robert J. Steedman, Elaine C. Carney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonLoggingEnvironmental scienceBorealTaigaHydrology (agriculture)Drainage basinEcologyOceanographyGeologyNutrientBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phytoplankton communities of three small boreal forest lakes (L26, L39, and L42) on Ontario's Precambrian Shield (Canada) were investigated over 10 years for possible effects of forest harvesting (logging) within their drainage basins (5 years before logging vs. 5 years after logging). During the postlogging period, higher biovolumes of several taxa were recorded, consistent with previously reported changes in nutrients, chlorophyll, light penetration, and mixing depth. Among the most dramatic changes were increases of 100 and 266% in Cyanophyceae in L39 and L42, respectively, 167% in Dinophyceae in L26, 51 and 130% in Chlorophyceae in L26 and L42, respectively, 182% in Bacillariophyceae in L26, and 53 and 73% in total phytoplankton in L26 and L42, respectively. Other effects associated with logging in the watersheds of these lakes included an increase in the numbers of taxa (in accordance with the intermediate disturbance hypothesis) and a decrease in interannual variability in phytoplankton community structure (in accordance with the ecosystem diversity–stability hypothesis). The less extensive logging of the L26 drainage basin and the maintenance of an unlogged shoreline buffer strip did not preclude apparent effects on phytoplankton comparable with some of those found in the other two lakes, where drainage basin logging was more extensive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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