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Enregistrement W2606860298 · doi:10.4081/jlimnol.2017.1578

Trends in Ostracoda and Cladocera distribution and water chemistry in subarctic Canada: Churchill (Manitoba) lakes and ponds revisited

2017· article· en· W2606860298 sur OpenAlexafffundabout
Finn Viehberg, Reinhard Pienitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Limnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésSubarctic climateCladoceraBorealTundraEcologyArcticBenthic zoneEnvironmental scienceBayTaigaOceanographyEcosystemVegetation (pathology)GeographyZooplanktonBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ponds and lakes distributed across northern treeline in the Hudson Bay Lowlands near Churchill (Manitoba) were revisited to analyse and document the local ecoclimatic and limnological changes that occurred over the period 1997-2012. Our analyses revealed that single events may cause significant changes in salinity, pH and silicate content because of the limited buffer capacity of the inter-connected waters. Planktic freshwater microcrustaceans (Cladocera) presented less diverse assemblages and appeared to favour waters that are situated in the boreal forest, while the diversity of benthic species assemblages (Cladocera and Ostracoda) was highest in waters located closer to the coastline and in open tundra vegetation. We identified three species that are distinctive for the boreal ecozone (i.e., Candona acuta, Can. acutula and Can. decora) and two species (i.e., Tonnacypris glacialis and Can. rawsoni) that are elements of (sub-)arctic landscapes and potentially endangered as the northern treeline expands due to rapid warming. These species are thought to be useful indicators for future ecosystem quality assessments and/or ecosystem service management programs. Our findings were compared to other studies completed in the boreal Yukon Territory and revealed that species diversity is closely linked to landscape history.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,105

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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