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Enregistrement W2136726076 · doi:10.1111/j.2041-210x.2011.00093.x

Detection of regime shifts in multi‐species communities: the Bay of Quinte phytoplankton example

2011· article· en· W2136726076 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kenneth H. Nicholls

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésRegime shiftPhytoplanktonEnvironmental scienceBayUnivariateCommunity structureEcologyTerm (time)Multivariate statisticsGeographyOceanographyStatisticsPhysical geographyEcosystemMathematicsBiologyGeologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Human activities have led to ecological regime shifts, first revealed at the community level in ecosystems. A regime shift in a biological community is a sudden change in the relative contributions of several taxa, resulting in a post‐shift state that remains stable over the long term with a structure that is outside the boundaries of the ‘normal’ pre‐shift variability. Most methods for regime shift detection are based on univariate statistics (e.g. commercial fish catch data, sea surface temperature anomalies). Multivariate methods suitable for identifying change in multi‐species communities can be used to identify regime shifts in communities. 2. In this paper, I use a 37‐year record (1972–2008) of phytoplankton in the Bay of Quinte (northeastern Lake Ontario) to demonstrate the use of several largely independent data analysis methods that are shown here to concur in their output. Among the most powerful procedures is an approach that models the anomalies around long‐term Grand Mean and reference‐point community structures that were compared to annual structures using Bray–Curtis community similarity coefficients. CUSUM plots of model residuals, segmented regression analysis and other tests are all useful to identify the location of break‐points in records of anomalies. Follow‐up significance testing was performed separately with permutation tests. Improved sensitivity of these techniques when applied to highly seasonal data was demonstrated after extraction of seasonal components as periodic functions. 3. Statistically significant shifts in the Bay of Quinte phytoplankton were detected in the year following an approximate 50% reduction in point‐source phosphorus loading in early 1978 and again immediately after the establishment of invasive dreissenid mussels in the mid‐1990s. Associated with this second intervention was an increased representation by species of the potentially toxic Cyanoprokaryote Microcystis , and dramatic declines in some diatom species, with significant implications for human use and food web function. 4. This paper provides a ‘tool box’ of methods (most freely available on the WWW) for those needing to distinguish between true shifts and normal inter‐annual variability in biological communities. Ability to measure statistically significant change in communities can lead to enhanced understanding of cause–effect relations and to enhanced capabilities for prediction of change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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