Combined effects of nutrient enrichment and inorganic sedimentation on benthic biota in an experimental stream system
Notice bibliographique
Résumé
Sedimentation and nutrient loading are among the most prevalent threats to fluvial ecosystem integrity. This study employed artificial streams (mesocosms) to simulate individual and combined impacts of nutrient enrichment and deposited fine sediment on benthic biota. Ninety-six circular mesocosms were used in a 21-day crossed experiment that measured the impact of three substrate compositions (0, 25, and 50% fines <2 mm) and four nitrogen concentrations (17, 22, 43, and 94 μg L–1 (soluble inorganic nitrogen)) on periphyton and benthic macroinvertebrate assemblages. Permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA) of macroinvertebrate assemblages indicated substantial shifts in structural composition, while univariate models for Lepidostomatidae and total Ephemeroptera, Plecoptera and Trichoptera revealed that nutrient and sediment subsidies related to single factors were suppressed by an additional stressor. Stressor mechanism overlap was evident at higher treatment levels, as moderate nutrient enrichment increased nutritional resources but high nitrogen concentrations lead to substrate smothering by periphyton, contributing to habitat degradation originating from inorganic sedimentation. Our study is consistent with research showing that nutrient loading and sedimentation interact to deteriorate lotic systems beyond levels attributable to either individual stressor. Management practices and pollution standards need to incorporate relationships between stressors tightly co-vary in natural settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».