Correspondence among methods of zooplankton biomass measurement in lakes: effect of community composition on optical plankton counter and size-fractionated seston data
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of the optical particle counter (OPC) to estimate zooplankton biomass depends on the variability in zooplankton shape and the presence of interfering particles. In marine environments where zooplankton are composed of similarly shaped copepods, an average shape is relatively easily obtained. However, in freshwater environments, spheroid cladocerans mix with ellipsoid copepods and make the application of a single morphometric model difficult. To expand the use of the OPC to freshwater environments, we developed new ellipsoid models for three common lake types (eutrophic, mesotrophic, and oligotrophic). In addition, we assessed how closely different size fractions of seston corresponded to zooplankton biomass. When expressed in common dry mass units, OPC- and seston-derived zooplankton biomass estimates showed a 1:1 correspondence with taxonomically derived estimates in productive lakes (r > +0.70, P < 0.001) but not in oligotrophic systems. OPC ellipse models differed among lake sets (major-to-minor axis ratio: 1.5 to 2.7) but were not a simple function of the cladoceran-to-copepod ratio. The seston size fraction that provided the best estimates of zooplankton biomass was smaller in mesotrophic lakes (>200 μm) than in eutrophic or oligotrophic lakes (>500 μm). The presence of algae and rotifers had no detectable influence on OPC and size-fractionated seston estimates. Overall, these analyses suggest that OPC and seston provide reliable estimates of lacustrine zooplankton biomass as long as region-specific ellipse models and size fractions, respectively, are used.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».