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Enregistrement W2528647621 · doi:10.20381/ruor-14812

The diversity and community composition of aquatic macrophytes in relation to physical and chemical environmental variables in the Rideau River, Ontario.

2002· dissertation· en· W2528647621 sur OpenAlexaboutno aff
Kristina Makkay

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2002
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophyteDiversity (politics)GeographyEnvironmental scienceRelation (database)Composition (language)EcologyHydrology (agriculture)EngineeringSociologyArtBiologyAnthropologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like many rivers around the world, the Rideau River is under pressure from a number of human induced activities resulting in a loss of species and habitat. In order to prioritise conservation efforts, it is necessary to understand what type of habitats will support the widest range of species. This study examines which physical and chemical factors exert the strongest influence on the diversity and community composition of aquatic macrophytes in the Rideau River. Macrophyte species were surveyed at 33 sites on the Rideau River, Ontario, in six 1 m2 quadrats aligned in a belt transect perpendicular to shore along a depth gradient of 0.5 m to 2.0 m. Regression analysis showed species richness and Shannon diversity were significantly related to water velocity, transect length, slope, and organic content. Multiple regression provided a model whereby 70% of species richness was explained by organic content, transect length, water velocity and chlorophyll a, and 77% of Shannon diversity was explained by organic content and water velocity. Mantel tests showed only chlorophyll a was weakly correlated with species composition. Canonical correlation analysis showed floating and floating-leaved species to favour habitats with low water velocity. No other significant patterns were found. It appears that while species diversity can be predicted from physical environmental variables, species composition cannot.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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