MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100307259 · doi:10.1139/cjfas-2012-0403

Primary production, food web structure, and fish yields in constructed and natural wetlands in the floodplain of an African river

2013· article· en· W2100307259 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew T. Jackson, Alphonse Adité, Katherine A. Roach, Kirk O. Winemiller

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophyteFloodplainFood webEnvironmental scienceBiomass (ecology)SestonTrophic levelWetlandEcologyFisheryNutrientPhytoplanktonBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Ouémé River, Africa, whedo (artificial pond) aquaculture on the floodplain is an important method of fishery production. We surveyed fishes in whedos and adjacent main-channel and floodplain habitats during the receding-water period (December 2010 – January 2011) and analyzed carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) stable isotope ratios of fish and primary producer tissue samples to investigate food web structure. We also measured instream respiration, net primary production, algal biomass (chlorophyll a), and nutrient concentrations in the habitats. Floodplain habitats were more nutrient-rich than the river channel, and whedos were net heterotrophic (net primary production < 0). Phytomicrobenthos and C3 macrophytes accounted for a large fraction of fish biomass in whedos and the natural floodplain depression, while the river channel was mainly supported by seston and C3 macrophytes. Whedo food webs were dominated by piscivorous fishes and had fewer trophic transfers compared with the food web of the river channel. Our results suggest that control of aquatic macrophyte growth in whedos may yield greater algal production and consumer biomass, including harvestable fish stocks.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207