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Enregistrement W2591693182 · doi:10.1139/cjfas-2016-0418

Limited functional responses of plankton food webs in northern lakes following diamond mining

2017· article· en· W2591693182 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicolas Fortin St‐Gelais, Anneli Jokela, Beatrix E. Beisner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensInstitute for Circumpolar Health ResearchUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonPlanktonEcologyPhytoplanktonEcosystemAquatic ecosystemMetacommunityEnvironmental scienceWater qualityBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is limited understanding of the impact of diamond mining on the aquatic communities of lakes that receive mining activity residue. For aquatic communities, assessing the response to mining, which can affect multiple variables concurrently, is not trivial, especially when a species-by-species approach is used. Thus, we assessed diamond mine impacts using changes in plankton functional composition, enabling an integrated evaluation of the ecological responses of aquatic ecosystems. Using a 19-year data set, we evaluated the functional responses of lake phytoplankton and zooplankton to water quality changes associated with mining activities in five downstream lakes of the Ekati Diamond Mine (Northwest Territories, Canada). Our results demonstrate that mining activity shifted phytoplankton functional composition toward edible diatoms and more recently the rotifer communities toward parallelepiped types, while for crustacean zooplankton we observed a reinforcement of the original functional composition. Following functional rather than taxonomic changes enabled a more mechanistic understanding of the processes behind the impacts and should facilitate the generalization of impacts to other sites, permitting comparison of community shifts caused by other types of mining.

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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,367

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 savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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