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Enregistrement W2590854460 · doi:10.1093/plankt/fbx002

Association between clonal diversity and species diversity in subarctic zooplankton communities

2017· article· en· W2590854460 sur OpenAlexafffundabout
Kaven Dionne, Caroline José, Alain Caron, France Dufresne

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSubarctic climateDaphnia pulexZooplanktonDaphniaEcologyBiologyBiodiversityArcticSpecies diversityGenetic diversityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic diversity in a single species and species diversity (SD) in a whole community are often interrelated because they are frequently influenced by a common factor or interact directly with each other. This study examined the effect of environmental and spatial factors on the distribution of clonal diversity in Daphnia pulex and of SD in zooplankton communities in subarctic ponds, and tested the association of these diversity levels when the effect of these factors was partitioned out. Forty-one ponds in the Kuujjuarapik area, Nunavik, Canada, were characterized according to their physico-chemical properties, Daphnia clonal composition and zooplankton assemblage. Variation in clonal distribution in Daphnia was mostly explained by water conductivity, pH and depth. Conductivity, altitude, temperature, phaeopigments, surface of the pond and spatial factors accounted for 12% of the variation in the zooplankton community. There was a positive association between diversity levels suggesting that clonal diversity and SD affected each other directly, probably via the effect of clonal diversity in Daphnia on the rest of the zooplankton community. Our results suggest that a better understanding of the interaction between genetic and SD in subarctic and arctic environments will be important to predict biodiversity changes resulting from climate change.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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