Aquaculture impacts on the algal and bacterial communities in a small boreal forest lakeThis paper is part of the series “Forty Years of Aquatic Research at the Experimental Lakes Area”.
Notice bibliographique
Résumé
A whole-lake experiment to examine the impacts of aquaculture on a freshwater ecosystem was conducted at the Experimental Lakes Area in northwestern Ontario, Canada. From 2003 to 2006, a 10 tonne fish capacity aquaculture cage stocked with rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) was operated in Lake 375 and the impact of excess nutrients on the algal and bacteria communities was examined. The experiment was designed as a nutrient loading experiment with fish food and fish excretion the source of nutrients. Total N and P concentrations increased over the 4 years (15× and 4×, respectively). Phytoplankton biomass increased 4× annually following the start of aquaculture operation in 2003. The most dramatic responses occurred during spring and fall mixing, with blooms of chrysophytes and dinoflagellates increasing biomass by up to 12×. Bacteria biomass and densities were unaffected except for increases in late fall. Periphyton biomass was relatively unaffected except for an increase in biomass in the fourth year. The combination of a long water residence time in the lake coupled with an extremely high fish stocking density in Lake 375 resulted in an immediate impact on water quality. The results suggest that the impacts of aquaculture are accumulative and continual stocking will further impact water quality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».