Spatial, Environmental, and Biotic Determinants of Zooplankton Community Composition in Subarctic Lakes and Ponds in Wapusk National Park, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northern regions are expected to experience large environmental change over the next few decades. The response of biota will depend on changes in the local environment, regional processes that influence lake connectivity, and species interactions. In 2008, we surveyed 92 lakes and ponds across Wapusk National Park, located on the southwestern shore of Hudson Bay. At each site we assessed water chemistry and zooplankton community composition. In an effort to understand how the aquatic ecosystems will respond to future environmental change, we determined local characteristics (e.g., water chemistry), regional spatial factors (e.g., dispersal), and biotic interactions (e.g., species associations) influencing community composition. Important environmental variables included lake area, pH, ionic composition, total phosphorus, and chlorophyll a; however, spatial variables explained more variation than environmental variables, suggesting that dispersal is an important driver of zooplankton composition in this region. Additionally, species exhibited negative co-occurrence patterns, suggesting biotic interactions are important in structuring the zooplankton communities. As environmental conditions change and the distribution of habitat (i.e., coastal fen, interior peatland, and spruce forest) shifts, evidence that the park's zooplankton community is spatially structured coupled with our suspicion that zooplankton are likely to experience high dispersal levels in Wapusk leads us to suggest zooplankton may indeed be able to track changing environmental conditions within the park, although it remains unclear how species interactions will modify this expectation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».