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Enregistrement W2556090153 · doi:10.1139/er-2016-0041

A critical review of the effect of water storage reservoirs on organic matter decomposition in rivers

2016· review· en· W2556090153 sur OpenAlexvenueno aff
John Gichimu Mbaka, Mercy Mwaniki

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEgerton University
Mots-clésDecompositionOrganic matterEnvironmental scienceLitterChemical process of decompositionEcosystemPlant litterMacrophyteEcologyHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic matter decomposition is vital in sustaining river food webs. However, little is known about the effect of water storage reservoirs on organic matter decomposition in rivers. In this paper, we reviewed and analyzed 37 studies that investigated the effect of man-made reservoirs on organic matter decomposition in rivers. Most studies focused on decomposition of tree leaf litter (54.1%) and macrophytes litter (43.2%), while fewer studies evaluated decomposition of wood (2.7%). Based on qualitative analysis, the effect of small weirs on organic matter decomposition is local and the effect on most habitat variables is minimal. Mean effect sizes (Hedges’ g) for organic matter decomposition were −1.98 for small weirs, −1.31 for small reservoirs, and −0.66 for large reservoirs. This review demonstrates that, in general, reservoirs have a negative effect on litter decomposition. Litter decomposition, an important ecosystem process, is sensitive to impacts of reservoirs in different types of rivers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,013

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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