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Enregistrement W2590912175 · doi:10.1139/cjz-2016-0105

Calcium decline reduces population growth rates of zooplankton in field mesocosms

2017· article· en· W2590912175 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shelley E. Arnott, Shakira Azan, A. J. Ross

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZooplanktonMesocosmBiologyEcologyPopulationCalciumSoft waterNutrientChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional calcium (Ca) decline, a legacy of acid deposition and logging, is a potential threat to aquatic organisms. Lake surveys and laboratory studies indicate that Ca-rich daphniids are likely most susceptible, allowing for competitive release of other taxa with low Ca demand. Indeed, dramatic shifts in zooplankton community structure have been documented in lakes where Ca has declined, amid multiple other stressors. Given the perceived threat of this large-scale stressor, manipulative studies are needed to evaluate causal relationships between Ca decline and zooplankton community structure. We analysed per capita growth rates of zooplankton from three independent mesocosm experiments where we manipulated aqueous Ca concentrations to reflect current and future Ca concentrations. In two experiments where Ca concentration was reduced to 0.6 or 0.9 mg/L, we observed reduced growth rates for several taxa, including daphniids, bosminids, and copepods. No effect of Ca was detected in the experiment where Ca concentrations ranged from 1.2 to 2.5 mg/L, a gradient representing 68% of lakes in south-central Ontario. These results suggest that future Ca decline in soft-water Canadian Shield lakes may be accompanied by shifts in community structure and overall declines in zooplankton production.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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