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Enregistrement W2151800493 · doi:10.4319/lo.2009.54.5.1733

Ecological, landscape, and climatic regulation of sediment geochemistry in North American sockeye salmon nursery lakes: Insights for paleoecological salmon investigations

2009· article· en· W2151800493 sur OpenAlexafffund
Daniel T. Selbie, Bruce P. Finney, David Barto, Lynda Bunting, Guangjie Chen, Peter R. Leavitt, Erland A. MacIsaac, Daniel E. Schindler, Mark D. Shapley, Irene Gregory‐Eaves

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans CanadaUniversity of ReginaMcGill University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésWatershedSedimentEcologyEnvironmental scienceδ15NNutrientVegetation (pathology)Hydrology (agriculture)Stable isotope ratioGeologyδ13CBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used multiple linear regressions across a Northeast Pacific region 56‐lake set to examine the influence of sockeye salmon spawner densities and limnological, climatic, and watershed characteristics on sediment stable nitrogen isotope (δ15N) and C:N signatures, geochemical proxies used in paleolimnological reconstructions of prehistoric salmon abundances. Across all sites (n = 56), sedimentary C:N was primarily related to variables reflecting allochthonous organic matter and nutrient fluxes, with 67= of the variance explained by watershed vegetation type, watershed area, mean slope, and salmon spawner densities. In a subset of sites with nutrient data (n = 41), 63= of variance in C:N was explained by precipitation and watershed vegetation type. Sediment δ15N was most strongly related to salmon spawner densities, but C:N and watershed area : lake area ratios explained significant residual variance (total 55=). In sites with nutrient data, salmon spawner densities, vegetation type, and spring nitrate explained 62= of the variance in d15N. Sediment C:N and δ15N values exhibited distinct interregional variation, typically varying inversely. Regional d15N‐salmon density relationships (regression slopes) varied strongly with total annual precipitation (r2 = 0.89, p = 0.016, n = 5), suggesting watershed organic matter and nutrient loading vary predictably in relation to regional biogeoclimatic conditions. Our findings demonstrate that paleolimnological analyses are useful for quantitative reconstruction of past salmon densities; however, inferences regarding past salmon populations must consider the factors regulating influxes of nitrogen from watershed sources.

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)0,000
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 enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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