Determining in situ periphyton community responses to nutrient and atrazine gradients via pigment analysis
Notice bibliographique
Résumé
Agrochemicals, including fertilizers and herbicides, are significant contributors of non-point source pollution to surface waters and have the potential to negatively affect periphyton. We characterized periphyton communities using pigment markers to assess the effects of nutrient enrichment and the herbicide atrazine with in situ experimental manipulations and by examining changes in community structure along existing agrochemical gradients. In 2008, the addition of nutrients (20 mg/L nitrate and 1.25 mg/L reactive phosphate), atrazine (20 μg/L) and a combination of both nutrients and atrazine had no significant effect on periphyton biomass or community structure in a stream periphytometer experiment. In 2009, similar experiments with higher concentrations of atrazine (200 μg/L) at two stream sites led to some minor effects. In contrast, at the watershed scale (2010) periphyton biomass (mg/m(2) chlorophyll a) increased significantly along correlated gradients of nitrate and atrazine but no direct effects of reactive phosphate were observed. Across the watershed, the average periphyton community was composed of Bacillariophyceae (60.9%), Chlorophyceae (28.1%), Cryptophyceae (6.9%) and Euglenophyceae (4.1%), with the Bacillariophyceae associated with high turbidity and the Chlorophyceae with nitrate enrichment. Overall, effects of nitrate on periphyton biomass and community structure superseded effects of reactive phosphate and atrazine.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».