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Enregistrement W2065553200 · doi:10.1890/14-0991.1

Does flood rhythm drive ecosystem responses in tropical riverscapes?

2015· article· en· W2065553200 sur OpenAlexaff
Timothy D. Jardine, Michele A. Burford, Mark J. Kennard, Douglas P. Ward, Peter Bayliss, Peter M. Davies, Michael M. Douglas, Stephen K. Hamilton, John M. Mélack, Robert J. Naiman, Neil E. Pettit, Bradley J. Pusey, Danielle M. Warfe, Stuart E. Bunn

Notice bibliographique

RevueEcology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesQueensland GovernmentFisheries Research and Development CorporationAustralian Government
Mots-clésEcologyFlood mythEcosystemFloodplainDisturbance (geology)BiodiversityProductivityEnvironmental scienceRiparian zonePredictabilityClimate changeSpecies richnessSurface runoffGeographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biotic communities are shaped by adaptations from generations of exposure to selective pressures by recurrent and often infrequent events. In large rivers, floods can act as significant agents of change, causing considerable physical and biotic disturbance while often enhancing productivity and diversity. We show that the relative balance between these seemingly divergent outcomes can be explained by the rhythmicity, or predictability of the timing and magnitude, of flood events. By analyzing biological data for large rivers that span a gradient of rhythmicity in the Neotropics and tropical Australia, we find that systems with rhythmic annual floods have higher-fish species richness, more stable avian populations, and elevated rates of riparian forest production compared with those with arrhythmic flood pulses. Intensification of the hydrological cycle driven by climate change, coupled with reductions in runoff due to water extractions for human use and altered discharge from impoundments, is expected to alter the hydrologic rhythmicity of floodplain rivers with significant consequences for both biodiversity and productivity.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations94
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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