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Enregistrement W2151485158 · doi:10.1071/mf08260

Macroinvertebrates on coarse woody debris in the littoral zone of a boreal lake

2009· article· en· W2151485158 sur OpenAlexaffabout
Patricia Glaz, Christian Nozais, Dominique Arseneault

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealCoarse woody debrisEcologyTaigaRiparian zoneLittoral zoneCobbleCommunity structureEnvironmental scienceInvertebratePhysical geographyGeographyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Logging activity was a regular practice in the boreal forest of Quebec during the 19th century and may have had an impact on the temporal dynamics of aquatic coarse woody debris (CWD) and associated organisms. The dynamics of white cedar (Thuja occidentalis) CWD inputs from the riparian environment in a boreal lake in Eastern Quebec, Canada, over the past 350 years were reconstructed and differences in the macroinvertebate communities according to CWD age, season of sampling (spring, summer and autumn), depth and site were investigated. It was hypothesised that CWD macroinvertebrate community structure would change with CWD age, season and depth, but not among sites. No significant correlation was found between CWD age and macroinvertebrate densities and taxa number. The macroinvertebrate community was highly variable in space and time. Season was the main factor influencing taxa composition and the relative densities of individuals. The mean density was more than twofold greater in autumn than in spring and summer (1046, 1049 and 2335 individuals m–2 in spring, summer and autumn respectively). Density and taxa number decreased with depth, but site did not appear to influence the community. As CWD inputs increased during the log-driving period, impacts on macroinvertebrate communities were likely to be important and should be documented across the boreal zone.

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)0,001
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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