Increased ecosystem variability and reduced predictability following fertilisation: Evidence from palaeolimnology
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that fertilisation increases community and ecosystem variability while reducing predictability using annual fossil records from fertilised Lake 227, Experimental Lakes Area, Ontario, Canada. Comparison of fossil pigments from unperturbed and eutrophied periods using a median‐log Levene’s test demonstrated that variability increased significantly during enrichment for total algae (chlorophyll a, sum of carotenoids), cyanobacteria (aphanizophyll, lutein‐zeaxanthin), chlorophytes (pheophytin b, lutein‐zeaxanthin), and cryptophytes (alloxanthin), but not for other algal taxa (chrysophytes, dinoflagellates) or herbivory (pheophorbides). Dynamic linear models (DLMs) of individual time series showed that forecast accuracy declined during enrichment for taxa which showed increased variability, while forecast uncertainty increased for all fossil pigments. DLMs of simulated data identified a strong inverse relationship between variability and predictability, suggesting that predictability will decline whenever variability increases. These findings imply that anthropogenic eutrophication of ecosystems may destabilise lakes, obscure impacts of global change, and reduce the sensitivity of whole‐ecosystem experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».