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Enregistrement W2154334326 · doi:10.1139/f01-121

Recovery of zooplankton assemblages in mountain lakes from the effects of introduced sport fish

2001· article· en· W2154334326 sur OpenAlexvenueaboutno aff
David B. Donald, Rolf D. Vinebrooke, R. Stewart Anderson, Jim Syrgiannis, Mark D. Graham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonEcologyOrdinationStockingDaphniaSpecies richnessPredatory fishBiologyBeta diversityPiscivoreFisheryEnvironmental sciencePredationPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impacts of introduced fish on zooplankton assemblages of lakes may persist for decades following fish removal. We tested this hypothesis by comparing zooplankton assemblages from four categories of lakes located in western Canadian mountain parks including lakes without and with fish that differed in their fish community complexity and fish-stocking history. Zooplankton species richness was greatest in lakes with a complex community of fish and least in pristine fishless lakes. Canonical correspondence analysis showed that taxonomic shifts in zooplankton assemblages could be attributed to differences in fish-stocking history between the study lakes. In fishless lakes, larger copepods (Eucyclops agilis, Diaptomus leptopus), cladocerans (Diaphanosoma, large Daphnia), and chaoborids were abundant, whereas in the presence of fish, small crustaceans were more common and chaoborids were relatively rare. Once introduced trout were absent from lakes, recovery trajectories for zooplankton showed a general taxonomic shift towards assemblages characteristic of fishless lakes that had never been fish stocked. Based on separation between previously stocked fishless lakes and naturally fishless mountain lakes in ordination space (chi-squared distance), taxonomic recovery by zooplankton assemblages from the influence of introduced salmonids may require an average of 19 years.

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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations82
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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