BIOMONITORING SITE QUALITY IN STRESSED AQUATIC ECOSYSTEMS USING<i>VALLISNERIA AMERICANA</i>
Notice bibliographique
Résumé
Leaf-to-root surface area ratios in Vallisneria americana have been shown to provide a simple and inexpensive relative measure of sublethal effects of organochlorine contamination. The present study was conducted to determine whether this index of surface area could be used as an effective biomonitor of overall site quality in stressed aquatic ecosystems. The leaf-to-root surface area ratio was determined for samples of V. americana collected from 225 microsites within 12 Areas of Concern (environmentally contaminated areas designated by the International Joint Commission) throughout the Laurentian Great Lakes of Ontario. Statistical analyses indicate that 77% of the variation in the surface area index could be attributed to differences among microsites, with only 23% of variation occurring among plants within a microsite. A multiple regression equation was developed for predicting the leaf-to-root surface area ratio from several measures of microsite quality. Significant parameters affecting the surface area ratio included plant density, light intensity, and an index of sediment contamination. In contrast, measures of water contamination did not show any correlation with leaf-to-root surface area ratio. These observations support the hypothesis that V. americana accumulates contaminants primarily from the sediments and that the leaf-to-root surface area ratio can be used to construct contours of point source impact zones in Areas of Concern. The regression model developed here provides a simple, inexpensive means for monitoring overall site quality throughout the Great Lakes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».