Differential effects of energy and mass influx on the landscape synchrony of lake ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Interannual variation of 45 annually resolved time series of environmental, limnological, and biotic parameters was quantified (1994-2009) in six lakes within 52,000 km2 to test the hypothesis that influx of energy (E; as irradiance, heat, wind) varies synchronously among sites and induces temporal coherence in lakes and their food webs, whereas influx of mass (m; as water, solutes, particles) reduces synchrony because local catchments uniquely modify hydrologic inputs. Overall, 82% of parameters exhibited significant (P < 0.05) synchrony (S) estimated as mean pair-wise correlation of Z-transformed time series. Influx of E as atmospheric heat and irradiance was both more highly synchronous and less temporally variable (months-to-decades) than influx of m as summer precipitation, snow, or river discharge. Similarly, S of limnological parameters varied from 0.08 to 0.85, with variables known to be regulated by E influx (ice melt, gas solubility) up to twofold more coherent than those regulated by m inputs (organic solutes). Pairs of variables linked by simple direct mechanisms exhibited similar S values (air temperature and ice melt, nutrients and algae), whereas the coherence of other parameters (water temperature, mixing) was intermediate to that of multiple regulatory agents. Overall, aggregate measures of plankton density varied more coherently among lakes than did constituent taxa. These findings suggest that environmental variability is transmitted to most levels of aquatic ecosystems, but that the precise effects depend on whether E or m fluxes predominate, the coherence of each forcing mechanism, and the strength of linkages between exogenous forcing and lake response.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».