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Enregistrement W2094779119 · doi:10.1111/j.1365-2427.2009.02374.x

Multiple stressors cause rapid ecosystem change in Lake Victoria

2010· article· en· W2094779119 sur OpenAlexaff
Robert E. Hecky, Rose Mugidde, Patricia Ramlal, Michael R. Talbot, George W. Kling

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationEnvironmental scienceClimate changeTrophic levelDeposition (geology)EcologyLimnologyProductivityEcosystemEnvironmental changeLake ecosystemGlobal changeGlobal warmingTrophic cascadePopulationFishingOceanographyFisheryGeographyNutrientFood webSedimentBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Lake Victoria endured multiple stresses over the past century including population growth, increased cultivation of land, meteorological variability, resource extraction, intensive fishing, introduction of exotic species and more recently climate warming. These stressors became manifest through a fundamental and rapid change in the fish community and fishery in the early 1980s and visible eutrophication. However, the relation of these two phenomena and the possible interaction of the multiple stressors have been difficult to establish because of the temporally fragmented nature of the environmental data. 2. Comprehensive limnological observations from the 1960s were repeated in the 1990s and established the eutrophication of the lake, but these do not provide insight to the time course of when changes in trophic state occurred. Comprehensive fishery catch data from 1965 to the present provide a time course of the change in community composition and yield but cannot be correlated in time with discontinuous and sparse limnological data to determine possible cause–effect relationships. 3. Palaeolimnologic studies were conducted on three cores, two offshore and one nearshore, to establish a time course for the eutrophication of the lake that can be related to time‐based data on the fishery. In the 1920s, the cores recorded an increase in nitrogen content of the sediments, but there was no significant response in the paleo‐productivity indicators of biogenic Si deposition and change δ13C of deposited organic matter. Phosphorus deposition began to increase in the 1940s in all three cores after which biogenic Si deposition increased steadily over time. Responses in δ13C of organic matter begin in the 1960s at the coring sites. In the 1970s, the δ13C of organic matter at the nearshore site increased nearly 3‰ in a 10‐year period likely as a response to a dramatic increase in internal P loading caused by spreading anoxia. 4. Nile perch, the large predatory fish introduced in 1954, had become established through much of the lake at low abundances by the 1970s. In 1980, the catch of this fish began to increase, and by the end of the decade, the Lake Victoria fishery was the largest lake fishery in the world; and Nile perch dominated the catch. While catches of some other fishes also increased, the endemic haplochromines suffered a catastrophic decline in abundance and loss of biodiversity. 5. The detailed chronostratigraphies for these sediment cores established that the major changes in the trophic condition of the lake were accomplished prior to the change in the fish community and that the increased primary productivity of the lake likely contributed to the increased fish catches after 1980. The increased algal abundance also would have greatly reduced visibility and facilitated the emergence of Nile perch as the dominant top predator. 6. Thematic implications: multiple stresses were present in Lake Victoria over several decades, but transition to a new ecosystem state with a transformed food web and highly productive algal community may have been triggered by a period of low wind stress and then generally warming climate since the 1970s. Unless phosphorus loading is stabilised or reduced, the ecosystem’s diversity and balanced productivity will not recover, and other state transitions may occur to the detriment of the lake and its riparian populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations351
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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