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Enregistrement W2130839598 · doi:10.1139/f04-191

δ<sup>15</sup>N in riverine food webs: effects of N inputs from agricultural watersheds

2005· article· en· W2130839598 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Caroline Anderson, Gilbert Cabana

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrophic levelWatershedδ15NAbundance (ecology)EcologyEnvironmental scienceIsotopes of nitrogenPrimary producersInvertebrateIsotope analysisStable isotope ratioSpatial variabilityAgroecosystemAgricultureNitrogenBiologyδ13CChemistryPhytoplanktonNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the use of the natural abundance of nitrogen stable isotopes (δ15N) as a tracer of anthropo genic perturbations of the nitrogen (N) cycle at the watershed scale in 82 river sites draining 13 watersheds in the St. Lawrence Lowlands in Quebec. Mean δ15N values of aquatic primary consumers varied greatly among sites (+2‰ to +15‰), most of this variation (88%) being attributable to site effects. Variation in δ15N values among functional feeding groups of primary consumers within sites was comparatively lower (<1‰). Within watersheds, δ15N values of primary consumers (and organisms of higher trophic levels) tracked longitudinal changes in the percentage of agricultural area. Overall, the percentage of total watershed area under agriculture explained up to 69% of the variation in mean primary consumer δ15N values. Similar positive correlations were observed for predatory invertebrates and non-piscivorous fish. In general, our results show that δ15N in riverine food webs reacts strongly to spatial patterns in the intensity of N inputs related to agricultural land use.

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)0,001
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations163
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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