Zooplankton and the total phosphorus – chlorophyll <i>a</i> relationship: hierarchical Bayesian analysis of measurement error
Notice bibliographique
Résumé
Zooplankton grazing is important in resolving residual variation around the total phosphorus – chlorophyll a relationship. In empirical studies, zooplankton body size is often a better predictor of residual variation than zooplankton biomass. We investigate whether higher measurement error associated with zooplankton biomass may explain its lower predictive ability. We collected five replicate zooplankton biomass samples in 19 lakes, allowing us to quantify measurement error in volumetric zooplankton biomass with greater precision than in previous studies. A hierarchical Bayesian model was used to assess the predictive ability of volumetric zooplankton biomass and mean individual zooplankton length, corrected for measurement error. We found consistent effects of total zooplankton biomass, but not zooplankton length, on chlorophyll a. This finding does not appear to be related to the higher precision with which total zooplankton biomass was measured in our study, but rather to ecological factors. Interlake variation outweighed the effects of measurement error in estimating the strength of relationships between zooplankton variables and chlorophyll a. Our findings therefore suggest that studies to estimate zooplankton effects on phytoplankton should allocate resources to study a larger range of lakes over different time periods than to process replicate samples to reduce measurement error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».