Tracking fish, seabirds, and wildlife population dynamics with diatoms and other limnological indicators
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The application of diatoms in paleoenvironmental studies has largely focused on tracking past changes in water chemistry (e.g. nutrients, salinity, pH) and habitat features (e.g. lake ice or macrophytes). When used in conjunction with other paleolimnological proxies, however, diatoms can be used to infer past changes in vertebrate populations or harvests such as fish, birds, and whales. This research is particularly insightful because the fossil record of these vertebrates is fragmented and sparsely distributed. Time series of inferred animal population dynamics also provide the much-needed long-term data required to develop sustainable management plans for these often ecologically sensitive and sometimes commercially harvested taxa (e.g. Selbie et al ., 2007). Many studies that are included in this review are focused on population dynamics of migratory animals. A common thread across these studies is that large densities of migratory animals can introduce substantial nutrient loads to lakes. If the animal population is, at any time, contributing the largest source of nutrients to a study lake, then fluctuations in nutrients can be correlated to the animal's population size. Given that diatom community composition is strongly influenced by nutrient status (see Hall and Smol, this volume), the diatoms are then indirect indicators of animal population dynamics. A second field of study included in this review is focused on changes in non-anadromous fish populations. There have been numerous studies showing that fish kills, fish introductions, or human manipulations of fish community structure can influence primary producers and/or water quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».