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Enregistrement W2086364032 · doi:10.1046/j.1365-2427.2001.00790.x

Effects of single Ca(OH)<sub>2</sub> doses on phosphorus concentration and macrophyte biomass of two boreal eutrophic lakes over 2 years

2001· article· en· W2086364032 sur OpenAlexafffundabout
Sharon Reedyk, Ellie E. Prepas, Patricia A. Chambers

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMacrophyteEutrophicationLimePhosphorusBiomass (ecology)SedimentEnvironmental scienceBorealEnvironmental chemistryHard waterNutrientEcologyAnimal scienceChemistryHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Two hardwater eutrophic lakes of central Alberta were subjected to single doses of Ca(OH) 2 (74 or 107 mg L –1 ). The effects of lime treatment on phosphorus (P) precipitation, sediment P release, and macrophyte biomass were assessed for up to 2 years. 2. In both lakes, sediment P release was reduced to 16 and 27%, respectively, of pre‐treatment values by the first winter following treatment. However, sediment P release returned to pre‐treatment values during the following year. 3. In contrast to these short‐term effects, macrophyte biomass decreased by as much as 80% after lime application and remained there for at least 2 years. 4. Our results indicate that a single dose of Ca(OH) 2 may give short‐term (&lt; 1 year) control of P and long‐term control (&gt; 1 year) of macrophytes in hardwater eutrophic lakes of Alberta.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,385

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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