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Enregistrement W2051623287 · doi:10.1139/f04-065

The nearshore phosphorus shunt: a consequence of ecosystem engineering by dreissenids in the Laurentian Great Lakes

2004· article· en· W2051623287 sur OpenAlexvenueno aff
Robert E. Hecky, Ralph E.H. Smith, David R. Barton, Stephanie J. Guildford, William D. Taylor, M. N. Charlton, E. Todd Howell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneEnvironmental scienceEcologyEcosystemWater qualitySubmarine pipelineOceanographyFisheryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dreissenid mussels have been exceptionally successful invaders in North American lakes and rivers, especially in the lower Laurentian Great Lakes. As benthic filter feeders capable of attaching to hard substrates, the magnitudes of their biomass and filtering activity in nearshore waters are without precedent. The dreissenid colonization has implications for the removal and fate of materials filtered from the water by the mussels and for the longer-term development of the nearshore benthic community and lake ecosystem. A conceptual model, the nearshore shunt, seeks to describe a fundamental redirection of nutrient and energy flow consequent to dreissenid establishment. The model explains some emergent problems in the Great Lakes, such as reemergence of Cladophora in some coastal zones while offshore P concentrations remain low, and highlights areas in need of more research. The source of particulate nutrient inputs to dreissenids and the fate of materials exported from the benthic community are critical to understanding the role of dreissenids in the lakes and assessing the applicability of current models for managing nutrients and fisheries. The nearshore shunt would require even more stringent P management for lakes strongly impacted by dreissenids to maintain nearshore water quality.

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)0,000
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 enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations717
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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