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Enregistrement W2050770901 · doi:10.1139/f10-069

Incorporating lakes within the river discontinuum: longitudinal changes in ecological characteristics in stream–lake networks

2010· article· en· W2050770901 sur OpenAlexaffvenue
Nicholas E. Jones

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiver ecosystemLake ecosystemSTREAMSEcologyAquatic ecosystemEnvironmental scienceEcological networkLake districtLimnologyHydrobiologyEcosystemHydrology (agriculture)GeographyAquatic environmentGeologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lakes and rivers are intimately connected in an alternating series of lentic and lotic reaches in many regions. The study of lakes and their outlets in hierarchical and branching river networks has not gained the attention of stream ecologists, and little effort has been focused on synthesizing the ecology of lake–stream interactions within a drainage network. Rapid and predictable changes in the ecological characteristics of streams occur at the interface with lakes. The influence that a lake might have on a stream is dependent on its position within the stream, stream type and size, lake size and shape, and the inlet and outlet positions. Little is known about the influences of multiple lakes within stream–lake networks and how these influences are determined by network shape and pattern. Fruitful collaborations and novel insights will come from the combined efforts of limnologists, stream ecologists, and landscape ecologists. Geographic information systems and network analyses will play an important role in summarizing aquatic landscape characteristics and creating a predictive science of aquatic networks. Lakes need to be more explicitly incorporated into ecological concepts in stream ecology, and reciprocally, streams need to be incorporated into ecological concepts involving lakes for the successful management and conservation of our aquatic resources.

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)0,001
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
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

Citations151
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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