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Enregistrement W2143268577 · doi:10.1111/j.1461-0248.2004.00599.x

Recovery of copepod, but not cladoceran, zooplankton from severe and chronic effects of multiple stressors

2004· article· en· W2143268577 sur OpenAlexaffabout
Norman D. Yan, R. Girard, Jocelyne Heneberry, Wendel Keller, John M. Gunn, Peter J. Dillon

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of EnvironmentLaurentian UniversityYork UniversityMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopepodZooplanktonCladoceraEcologyCrustaceanBranchiopodaPlanktonBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the mid‐twentieth century, many lakes near Sudbury, Canada, were severely contaminated by acid and metal emissions from local smelters. For example, in the early 1970s, Middle Lake had pH of 4.2, and Cu and Ni levels both >0.5 mg L −1 . To determine if crustacean zooplankton could recover from such severe and chronic damage, Middle Lake was neutralized in 1973. A comparison of its zooplankton with that of 22 reference (pH > 6) lakes indicates that the planktonic Copepoda completely recovered by 2001. In contrast, the cladoceran assemblage improved but did not recover. Colonist sources existed – Cladocera and Copepoda occurred with equal frequency in area lakes – but six separate colonizations by cladoceran species failed. We argue that local factors, metal toxicity and predation by yellow perch, have, to date, prevented cladoceran recovery. Nonetheless, the complete copepod recovery is encouraging, given the severity and duration of pre‐neutralization stress.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations100
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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