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Enregistrement W2160774467 · doi:10.1139/f99-232

Ranking the effects of site exposure, plant growth form, water depth, and transparency on aquatic plant biomass

2000· article· en· W2160774467 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Christiane Hudon, Sophie Lalonde, Pierre Gagnon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophyteEnvironmental scienceBiomass (ecology)Aquatic plantHydrology (agriculture)Dominance (genetics)WetlandEcologySecchi diskEutrophicationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maximum depth of macrophyte colonization and depth distribution of macrophyte biomass were assessed over 3 years, in late summer, at six sites in the St. Lawrence River and two sites in the Ottawa River (Lake des Deux Montagnes). Maximum depth of submerged plant colonization could be predicted from the light extinction coefficient (r2 = 0.82) and Secchi disk depth (r2 = 0.80). The aboveground and total biomass of macrophytes were related to a variety of environmental variables as follows in descending order of importance: exposure to wind and waves, plant growth forms, water depth, and light intensity. Together, these variables accounted for 67 and 74% of sampling variability of aboveground and total biomass, respectively. These environmental variables were used to elaborate hierarchical predictive models of aboveground and total biomass of emergent and submerged macrophytes. The empirical relationship that links St. Lawrence River and Ottawa River aquatic plants to environmental variables may eventually allow us to forecast wetland response to changes in water levels and water clarity resulting from climate variability and (or) discharge regulation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations116
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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