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Enregistrement W2098580515 · doi:10.1046/j.1529-8817.2000.99229.x

FACTORS INFLUENCING DIATOM DISTRIBUTIONS IN CIRCUMPOLAR TREELINE LAKES OF NORTHERN RUSSIA

2000· article· en· W2098580515 sur OpenAlexaff
Tamsin E. Laing, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomTundraCanonical correspondence analysisFragilariaEcologyArcticPhysical geographyPaleolimnologyEnvironmental scienceBenthic zoneOceanographyBiologyAbundance (ecology)NutrientGeologyGeographyPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatom assemblages and limnological data were analyzed from 74 lakes spanning arctic treeline in three geographical regions of northern Russia: near the mouth of the Pechora River, on the Taimyr Peninsula, and near the mouth of the Lena River. Analysis of similarities indicated that diatom assemblages in tundra and forest lakes were significantly different from each other in all regions, with tundra lakes generally associated with higher abundances of small benthic Fragilaria Lyngbye taxa. Canonical correspondence analysis identified variables related to ion concentrations (e.g. Na + , dissolved inorganic carbon), lake depth, silica concentrations, and surface water temperatures as factors that explained significant amounts of variation in the diatom assemblages. Across treeline, the generally higher surface water temperatures of the forested lakes consistently accounted for a significant proportion of the diatom distribution patterns. Major ion concentrations also explained significant amounts of variation in the diatom assemblages across treeline for all three regions; however, regional trends were most likely influenced by local factors (i.e. ocean proximity or anthropogenic activities). The importance of climatic gradients across treeline (e.g. temperature) diatom distributions provides additional evidence that diatoms may be useful as paleoclimatic indicators. However, combination of the three calibration sets revealed that local water chemistry determinants (e.g. lithology, marine influence) overrode the influence of climatic gradients in explaining diatom distributions, suggesting that regional differences must be minimized for successful combination of geographically separate calibration sets.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0090,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations71
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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