Aquatic macrophyte richness in Danish lakes in relation to alkalinity, transparency, and lake area
Notice bibliographique
Résumé
We examined the relationship between environmental factors and the richness of submerged macrophytes species in 73 Danish lakes, which are mainly small, shallow, and have mesotrophic to hypertrophic conditions. We found that mean species richness per lake was only 4.5 in acid lakes of low alkalinity but 12.3 in lakes of high alkalinity due to a greater occurrence of the species-rich group of elodeids. Mean species richness per lake also increased significantly with increasing Secchi depth. No significant relationship between species richness and lake surface area was observed among the entire group of lakes or a subset of eutrophic lakes, as the growth of submerged macrophytes in large lakes may be restricted by wave action in shallow water and light restriction in deep water. In contrast, macrophyte species richness increased with lake surface area in transparent lakes, presumably due to expansion of the area colonised by submerged macrophytes. Thus, the size of the colonised area is a better predictor of species richness than lake surface area. The strong increase in species richness accompanying greater transparency can be accounted for by the combined effect of higher colonised area and higher habitat richness along gradients of deeper macrophyte growth.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».