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Enregistrement W2528719985

Management implications of Cladophora resurgence in the Great Lakes

2014· article· en· W2528719985 sur OpenAlexaboutno aff
Anika Kuczynski, Martin Auer

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - Michigan Tech (Michigan Technological University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladophoraEnvironmental scienceGeographyEcologyBiologyAlgae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cladophora growth is limited by phosphorus (P). P limits in WWTP effluents in the 1970s apparently helped curb previously excessive algal growth, but nuisance conditions have returned since the invasion of dreissenids in the 1990s. The literature speaks of the 'resurgence' of Cladophora, but there is no widely accepted definition of this phenomenon. Nuisance growth, defined here as the amount of biomass available for deposition on beaches, depends on both the growth rate and the colonizable area. Both are ecosystem engineering outcomes of dreissenids, but only P is manageable. Management depends on the dominating factor. Here, we look at biomass densities, tissue P (directly related to the growth rate by Droop), and areal extent as shown by satellite imagery over three time periods: 1) pretreatment, pre-dreissenids (early 1970s); 2) post-treatment, pre-dreissenids (1980s); and 3) post-treatment, post-dreissenids (2000s). Lake Ontario shows no change in biomass density, decreasing tissue P, and increasing colonizable area since the dreissenid invasion. Resurgence is more a function of colonization than nutrient enrichment in this lake, but it is urban influences that allow increases in colonizable substrate to cause the resurgence; the alga does not benefit from increasing available area in P poor regions.

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)0,000
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,013
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 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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