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Enregistrement W2157961021 · doi:10.1579/0044-7447-32.3.196

Resilience of Epilithic Algal Assemblages in Atmospherically and Experimentally Acidified Boreal Lakes

2003· article· en· W2157961021 sur OpenAlexaffabout
Rolf D. Vinebrooke, Mark D. Graham, David L. Findlay, Michael A. Turner

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEcosystemEcologyBorealOcean acidificationDissolved organic carbonBenthic zoneBiologyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Algal assemblages can be highly responsive to environmental changes in recovering acidified lakes. We compared epilithic algal assemblages in boreal lakes during chemical recovery from atmospheric (Killarney Park, Ontario) and experimental (Lake 302S, Experimental Lakes Area, Ontario) acidification to assess the impact of spatial and temporal scale of severe acidification on taxonomic resilience (i.e. recovery rate). Resilience was measured as the distance traveled by lakes in ordination space during pH recovery based on canonical correspondence analysis. Resilience was relatively negligible in the Killarney lakes, suggesting that eight years of experimental acidification in Lake 302S had less impact on biological recovery than did decades of regional acidification. Increases in dissolved organic carbon, dissolved inorganic carbon, and calcium best explained temporal variance of epilithic species abundances in the recovering acidified lakes. In Lake 302S, contrasting trajectories of taxonomic resilience and resistance, i.e. displacement from reference conditions following a perturbation, indicated that ecological factors affecting epilithon differed at corresponding pH levels during recovery and acidification. Our findings reveal that modeling of ecosystem recovery from severe acidification must account for the spatial and temporal scale of the perturbation, and biological delay responses that result in differences between recovery and acidification trajectories.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations30
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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