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Enregistrement W2100960833 · doi:10.1007/s10750-006-0481-9

Hierarchical structure of stream ecosystems: consequences for bioassessment

2007· article· en· W2100960833 sur OpenAlexafffundabout
Iwona K. Ciesielka, Robert C. Bailey

Notice bibliographique

RevueHydrobiologia · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRiffleSTREAMSBenthic zoneInvertebrateEcologyRiver ecosystemHabitatSpecies richnessSubstrate (aquarium)Environmental scienceBiotaEcosystemTributaryCommunity structureContext (archaeology)Spatial ecologyBiotic indexEcoregionGeographyBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been recognized that communities and their ecosystems are structured at several, nested spatial scales. But identifying the appropriate scale(s) to collect, analyse and interpret data to answer specific questions about ecosystems has been a vexing problem for ecologists. We collected observations of the benthic invertebrate community and its environment in 10 primarily agricultural tributary streams of the Thames River in southwestern Ontario, Canada. Within each stream we sampled two reaches, in each reach we sampled three riffles, and in each riffle we took three kick samples of invertebrates and characterized the substrate environment. We also characterized the habitat at each of the 20 reaches (10 streams × 2 reaches/stream). Most of the variability in the stream invertebrate community structure (as described with taxonomic richness and the biotic index of tolerance, as well as by the Bray-Curtis distance of the community composition from the mean at a spatial scale) was at larger spatial scales of among streams and between riffles. Much of the substrate and habitat variation was also at the larger spatial scales, as were correlations between the biota and the environment of the benthic invertebrate community. We concluded that for the purposes of bioassessment, characterization of one reach per stream is sufficient, at least in this context, for describing a stream and evaluating its health.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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