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Enregistrement W2108724416 · doi:10.1071/mf10229

Disproportionate importance of nearshore habitat for the food web of a deep oligotrophic lake

2011· article· en· W2108724416 sur OpenAlexafffund
Stephanie E. Hampton, Steven C. Fradkin, Peter R. Leavitt, Elizabeth E. Rosenberger

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of ReginaNational Science Foundation
Mots-clésFood webTrophic levelEnvironmental scienceShoreHabitatOceanographyEcologyIsotope analysisPeriphytonApex predatorTrophic state indexPhytoplanktonBiomass (ecology)NutrientGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In large deep oligotrophic lakes, multiple lines of evidence suggest that the shallow nearshore water provides disproportionately important feeding and breeding habitat for the whole-lake food web. We examined the trophic importance of the nearshore environment, human impacts nearshore, and several approaches to disturbance detection in a deep (190 m) oligotrophic lake with relatively modest residential development. In Lake Crescent, on the Olympic Peninsula of Washington (USA), stable isotope analysis demonstrated that apex salmonid predators derived more than 50% of their carbon from nearshore waters, even though this nearshore water accounted for only 2.5% of total lake volume. Unfortunately, it is this land–water interface that is initially degraded as shorelines are developed. We hypothesised that under these conditions of relatively modest disturbance, the effects of residential development would be strongly localised near to shore. Indeed, we found striking differences between developed and undeveloped sites in periphyton and associated organic matter, though there were no offshore signals of human impact in water nutrient analysis or paleolimnological investigations. Together, these results suggest that nearshore biological monitoring should be integrated in lake management plans to provide ‘early warning’ of potential food-web repercussions before pollution problems are evident in open water and comparatively intractable.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations56
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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