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Enregistrement W2070255752 · doi:10.1139/f10-134

The effect of dreissenid invasions on chlorophyll and the chlorophyll : total phosphorus ratio in north-temperate lakes

2011· article· en· W2070255752 sur OpenAlexvenueno aff
Scott N. Higgins, M. Jake Vander Zanden, Lucas Joppa, Yvonne Vadeboncoeur

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDreissenaTrophic levelChlorophyll aTemperate climatePhytoplanktonBiologyChlorophyllPhosphorusEcologyEnvironmental scienceOceanographyNutrientBotanyChemistryBivalviaMollusca

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the effects of dreissenid mussel ( Dreissena polymorpha and D. rostriformis bugensis ) invasions on the concentrations of chlorophyll a (Chl) and total phosphorus(TP), and the Chl:TP ratio within 27 north-temperate lakes that spanned large gradients in lake size and trophic status, using two approaches: (i) regression analysis and (ii) hierarchical modeling. Overall, Chl declined by 40%–45% after dreissenid invasion and the magnitude of effect was structured by epilimnetic volume within stratified, but not nonstratified (mixed) lakes. Declines in TP over the invasion period were significant only for stratified systems and were smaller (∼16% reduction from pre-invasion values) than for Chl. Across the complete trophic gradient (i.e., among lakes) the regression approach (analysis of covariance) indicated a significant decline in the intercept of the Chl:TP, but not the slope. In contrast, hierarchical modeling indicated a decline in the slope of Chl:TP among lakes between pre- and post-invasion periods. As with Chl, the effect of dreissenids on Chl:TP declined with increases in epilimnetic volume in stratified, but not nonstratified lakes. Dreissenid effects on Chl were prolonged, with no indication of diminishing within 7–10 years of invasion.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,003
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations52
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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