Aquatic vegetation in deep lakes: Macrophyte co-occurrence patterns and environmental determinants
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Notice bibliographique
Résumé
Our aims were to test the hypothesis that in deep lakes the co-occurrence patterns of macrophytes are not random, and to compare the relative contribution of the main environmental determinants (light, water and sediment parameters, phytoplankton) in structuring aquatic vegetation. We collected data from five deep Chara-dominated lakes in Central Italy along gradients of depth (33 to 165 m), dimension (1.7 to 114.5 km2) and water trophic conditions (12.4 to 41.3 μg L-1 of total phosphorous). Twenty-five sampling plots per lake were randomly selected at five predetermined depths (1.5, 3.0, 6.0, 12.0 and 20.0 m; n=5) within homogenous littoral sectors. Data were explored by a null model analysis using the checkerboard score (C-score) index, and Canonical Correspondence Analysis. Our data verify the not random co-occurrence patterns of macrophyte’ communities in deep lakes. However, present data suggested that C-scores are strictly dependent on lake’ trophic status: low nutrient loads, in both water and sediments, seemed to be reflected in a not random co-occurrence zonation of macrophytes. Summarizing, it is fundamental evaluate the local effects of lake trophy on the macrophyte community dynamics both in time and space before inquiring about mutual links. If it fails to assess macrophyte co-occurrence patterns, it may be not possible to identify the determinants of the spatial arrangement of macrophytes and, in turn, the conservation status or the ongoing dynamics of lakes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle