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Enregistrement W2531106476 · doi:10.1371/journal.pone.0164372

Characterization of Macroinvertebrate Communities in the Hyporheic Zone of River Ecosystems Reflects the Pump-Sampling Technique Used

2016· article· en· W2531106476 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Stubbington, Marie-José Dole-Olivier, Diana M. P. Galassi, John-Paul Hogan, Paul J. Wood

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésSpecies richnessRiver ecosystemSampling (signal processing)Hyporheic zoneReplicateEcologyAbundance (ecology)Rarefaction (ecology)TaxonBiodiversitySTREAMSCommunity structureEcosystemTemperate climateFreshwater ecosystemBiologyEnvironmental scienceSedimentStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hyporheic zone of river ecosystems provides a habitat for a diverse macroinvertebrate community that makes a vital contribution to ecosystem functioning and biodiversity. However, effective methods for sampling this community have proved difficult to establish, due to the inaccessibility of subsurface sediments. The aim of this study was to compare the two most common semi-quantitative macroinvertebrate pump-sampling techniques: Bou-Rouch and vacuum-pump sampling. We used both techniques to collect replicate samples in three contrasting temperate-zone streams, in each of two biogeographical regions (Atlantic region, central England, UK; Continental region, southeast France). Results were typically consistent across streams in both regions: Bou-Rouch samples provided significantly higher estimates of taxa richness, macroinvertebrate abundance, and the abundance of all UK and eight of 10 French common taxa. Seven and nine taxa which were rare in Bou-Rouch samples were absent from vacuum-pump samples in the UK and France, respectively; no taxon was repeatedly sampled exclusively by the vacuum pump. Rarefaction curves (rescaled to the number of incidences) and non-parametric richness estimators indicated no significant difference in richness between techniques, highlighting the capture of more individuals as crucial to Bou-Rouch sampling performance. Compared to assemblages in replicate vacuum-pump samples, multivariate analyses indicated greater distinction among Bou-Rouch assemblages from different streams, as well as significantly greater consistency in assemblage composition among replicate Bou-Rouch samples collected in one stream. We recommend Bou-Rouch sampling for most study types, including rapid biomonitoring surveys and studies requiring acquisition of comprehensive taxon lists that include rare taxa. Despite collecting fewer macroinvertebrates, vacuum-pump sampling remains an important option for inexpensive and rapid sample collection.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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