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Enregistrement W2529770693 · doi:10.20381/ruor-13134

The ecology of bloom forming cyanobacteria: Food web interactions and environmental correlates

2009· dissertation· en· W2529770693 sur OpenAlexaboutno aff
Angeline R. Tillmanns

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBloomCyanobacteriaFood webEcologyBiologyGeographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyanobacterial blooms occur when one or a few species of cyanobacteria dominate an ecosystem. These blooms can be detrimental to human well being and ecosystems as many bloom-forming cyanobacterial species produce toxins. At a regional scale, cyanobacterial blooms are more likely in eutrophic lakes. In mesotrophic lakes, however, it is difficult to predict cyanobacterial blooms. This may be due in part to a lack of working models to describe cyanobacteria-zooplankton interactions as well as a lack of field studies at appropriate scales. This thesis investigates how, at different temporal scales, toxin-producing, bloom-forming cyanobacteria interact with zooplankton and the importance of biotic and abiotic factors in explaining both microcystin content and cyanobacterial population dynamics. To accomplish this objective, a range of methods was employed: meta-analysis of literature data, experimentation and time-series analysis of a shallow mesotrophic lake (Constance Lake, Ontario) based on high frequency sampling over 2--3 years. The meta-analysis revealed high variability both within and across zooplankton species in their response to cyanobacteria. However, in most cases, zooplankton maintained positive growth rates when fed a diet containing cyanobacteria. A laboratory experiment with Daphnia showed that zooplankton can adapt to avoid toxic strains of cyanobacteria. Both these results suggest that zooplankton may play a role in controlling cyanobacterial biomass and potentially shifting cyanobacterial strains towards toxic genotypes. Field observations found that abiotic conditions, mainly temperature and pH, were more important than zooplankton when explaining the variability of microcystins. This lack of relationship between zooplankton and microcystins may have been due to the low cladoceran abundances in Constance Lake. Negative correlations, however, were detected between Anabaena and Daphnia and with cyclopoid copepods. Generally across cyanobacterial taxa, correlations with biotic variables such as the growth rates of rotifers and other cyanobacterial taxa, were more important than abiotic variables in explaining variability in cyanobacterial population growth rates. Surprisingly, these biotic relationships were predominantly positive suggesting that facilitation may play a larger role than previously thought in regulating cyanobacterial populations.

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)0,001
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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