MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2402461077 · doi:10.1139/f01-002

Recent declines in benthic macroinvertebrate densities in Lake Ontario

2001· article· en· W2402461077 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Stephen J. Lozano, Jill V. Scharold, Thomas F. Nalepa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBoettcher FoundationU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésBenthic zoneDreissenaInvertebrateEcologyAmphipodaBenthosSedimentPopulation densityBiologyEnvironmental sciencePopulationMolluscaCrustaceanBivalvia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surveys of benthic macroinvertebrates conducted in Lake Ontario during 1994 and 1997 revealed recent declines in populations of three major taxonomic groups: Oligochaeta, Sphaeriidae, and Diporeia spp. (Amphipoda), with the most drastic reductions occurring in the latter. Results from sediment measurements were used to classify deepwater sediments into three habitat zones. Densities of all three taxa declined in the shallowest (12–88 m) of the sediment zones between 1994 and 1997; the greatest changes in density were observed for Diporeia, which declined from 3011 to 145 individuals·m –2 , and for total benthic macroinvertebrates, which declined from 5831 to 1376 individuals· m –2 . Mean densities of Dreissena spp. in 1997 were highest in the shallowest zone, and the areas of greatest densities corresponded to areas of largest reductions in Diporeia populations. We believe that dreissenids are competing with Diporeia by intercepting the supply of fresh algae essential for Diporeia survival. A decline in macroinvertebrate densities, especially populations of an important food item such as Diporeia, in Lake Ontario sediments at depths of 12–88 m may have a detrimental impact on the benthic food web.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations106
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetAquatic Invertebrate Ecology and BehaviorTravaux en français237 207