Shifting Regimes and Changing Interactions in the Lake Washington, U.S.A., Plankton Community from 1962–1994
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how changing climate, nutrient regimes, and invasive species shift food web structure is critically important in ecology. Most analytical approaches, however, assume static species interactions and environmental effects across time. Therefore, we applied multivariate autoregressive (MAR) models in a moving window context to test for shifting plankton community interactions and effects of environmental variables on plankton abundance in Lake Washington, U.S.A. from 1962-1994, following reduced nutrient loading in the 1960s and the rise of Daphnia in the 1970s. The moving-window MAR (mwMAR) approach showed shifts in the strengths of interactions between Daphnia, a dominant grazer, and other plankton taxa between a high nutrient, Oscillatoria-dominated regime and a low nutrient, Daphnia-dominated regime. The approach also highlighted the inhibiting influence of the cyanobacterium Oscillatoria on other plankton taxa in the community. Overall community stability was lowest during the period of elevated nutrient loading and Oscillatoria dominance. Despite recent warming of the lake, we found no evidence that anomalous temperatures impacted plankton abundance. Our results suggest mwMAR modeling is a useful approach that can be applied across diverse ecosystems, when questions involve shifting relationships within food webs, and among species and abiotic drivers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».