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Enregistrement W2156924656 · doi:10.1139/cjb-2014-0216

Effects of <i>Didymosphenia geminata</i> blooms on benthic diatom assemblages in the Restigouche River Watershed, eastern Canada

2015· article· en· W2156924656 sur OpenAlexaffvenueabout
Branaavan Sivarajah, Joshua Kurek, Kathleen M. Rühland, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueBotany · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Francisco
Mots-clésDiatomBenthic zoneSpecies richnessEcologyBiotaEnvironmental scienceAlgal bloomOceanographyBiologyPhytoplanktonGeologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuisance Didymosphenia geminata (Lyngbye) M. Schmidt (didymo) blooms were first reported in 2006 from the Restigouche River Watershed (RRW), eastern Canada. Although government agencies and recreational users are concerned about these blooms, little is known about the impact on biota and (or) the structure and function of the relatively pristine riverine systems of the RRW. Here, we assess whether didymo blooms affect overall benthic diatom assemblage composition by examining epilithic samples from middle stretches of the Patapedia and Upsalquitch rivers. Significant (albeit minor) differences (P &lt; 0.05) in diatom assemblage composition between sites, with and without didymo blooms, were only observed from the Patapedia River. Rarefied diatom species diversity (Hill’s N2) and rarefied richness did not differ significantly among sites, regardless of the presence or absence of blooms. Our data show that didymo blooms have minimal effect on benthic diatom assemblage composition in the RRW.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,948

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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