Cladocera assemblages from reservoirs in Sri Lanka and their relationship to measured limnological variables
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The potential of using surface‐sediment assemblages of Cladocera as bioindicators for reservoirs in Sri Lanka was assessed for their subfossil remains, along with contemporary physical and chemical measurements from each reservoir. The reservoirs span five climatic regions, from extremely arid environments to tropical montane forests, as well as three orders of magnitude changes in many physical and chemical variables. In total, although the remains of 39 Cladocera taxa from 21 genera were identified, only 31 taxa from 37 sites were present at sufficiently high abundances to assess their relation to measured environmental variables. Canonical correspondence analysis (CCA) identified surface area, maximum depth and chloride as the three most important measured environmental variables that could account for the variation in the cladoceran assemblages. Taxa such as Chydorus sphaericus, Alona aff. verrucosa and Leydigia acanthocercoides were more abundant in generally deeper, larger reservoirs, whereas Alonella excisa, Euryalona orientalis, Notoalona globulosa and Chydorus eurynotus were more abundant in shallow smaller reservoirs. Although there was a strong separation between climatic zones in terms of factors related to specific conductance, this factor only appears marginally important in separating cladoceran assemblages. Quantitative inference models developed to assess the strength of inferring environmental variables using partial least squares regression and calibration were all relatively weak, with jackknifed coefficient of determination values of 0.40, 0.28 and 0.27 for surface area, maximum depth and chloride, respectively. These results, in conjunction with large differences in eigenvalues between constrained and unconstrained ordinations, suggest that unmeasured environmental variables are also important in structuring cladoceran assemblages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».