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Enregistrement W2161205105 · doi:10.1139/f07-092

Stream ecosystems respond to riparian invasion by Japanese knotweed (<i>Fallopia japonica</i>)

2007· article· en· W2161205105 sur OpenAlexvenueno aff
Antoine Lecerf, Denise Patfield, Anatole Boiché, Miira P. Riipinen, Éric Chauvet, Michael Dobson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneBiologyPlant litterEcologyInvertebrateIntroduced speciesSTREAMSAquatic ecosystemInvasive speciesRiparian forestEcosystemHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are growing concerns about the rapid spread of exotic plants into riparian zones, yet little information is currently available on their influence on stream ecosystems. This study assessed the impact of riparian invasion by Japanese knotweed (Fallopia japonica), an aggressive invader, on leaf litter breakdown and its associated biota (aquatic hyphomycete fungi and benthic invertebrates) in heterotrophic, low-order streams in The Pennines (England) and the Pyrenees (France). Our results suggest that leaf consumers (aquatic hyphomycetes and invertebrate shredders) can readily use knotweed leaf litter even in stream sites where it was not previously present. However, aquatic hyphomycete and invertebrate assemblages differed between stream sites with and without knotweed. Leaf litter breakdown rate and relative abundance of large invertebrate shredders (mainly Trichoptera) were enhanced in the Pyrenean invaded site, whose channel contained a high proportion of knotweed leaf litter, whereas no such effects were observed in The Pennines, possibly because of the less extensive knotweed invasion. Alteration of riparian vegetation by plant invaders could therefore increasingly influence instream community and ecological functions as the severity of invasion rises.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations97
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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