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Enregistrement W2156180543 · doi:10.1139/f2012-021

Algal community responses to shallow lake dystrophication<sup>1</sup>This article is derived from a special session entitled “A New Hydrology: Inflow Effects on Ecosystem Form and Functioning” that took place at the February 2011 ASLO Aquatic Sciences conference in San Juan, Puerto Rico.

2012· article· en· W2156180543 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew N. Waters, Michael F. Piehler, Joseph M. Smoak, Thomas S. Bianchi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésOrganic matterEnvironmental scienceEcologySedimentary organic matterWetlandEcosystemSedimentDissolved organic carbonOceanographyHydrology (agriculture)GeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research details changes in lake algal community structure that occurred during dystrophication. We conducted a paleolimnological investigation of Pungo Lake, a shallow, dystrophic system near the coast of North Carolina, USA. Multiple chemical and biological proxies were measured on a sediment core, including sedimentary photosynthetic pigments, lignin-phenols, nutrients, and δ13C. Data analysis identified three zones of algal community structure corresponding to three regimes of organic matter inputs. Predystrophic conditions represented a period of low organic inputs but substantial algal abundance (diatoms and other algal types). The period of dystrophication preceded European settlement (1850) and showed an increase in organic matter deposition, lignin, and a change in lignin type. Lignin-phenols and δ13C signatures of organic matter indicated that terrestrial organic matter inputs increased during this period, possibly as a result of wetland expansion. Dystrophication also corresponded to an increase in algal groups that favor low light environments (cyanobacteria and cryptophytes).

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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