Effects of Climate, Limnological Features and Watershed Clearcut Logging on Long-Term Variation in Zooplankton Communities of Boreal Shield Lakes
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, climate change and forest harvesting may both threaten the ecological integrity of boreal lakes. To disentangle the effects of natural variation in climate and lake environments from those of logging, we evaluated long-term variation (1991–2003) in zooplankton communities of six boreal lakes in Ontario. We monitored concomitantly changes in zooplankton abundance and composition in three undisturbed and three harvested lakes, five years prior and eight years after watershed clearcut logging. We tested the hypothesis that long-term natural variation in climate and lake environments will be more important drivers of zooplankton community changes than short-term impacts of logging. We used space/time interaction tests and asymmetric eigenvector maps to model zooplankton responses to environmental changes and logging. Year-to-year variation in zooplankton abundance and composition were almost an order of magnitude whereas among-lake variation was stable through time. Breakpoints in time series of zooplankton in each lake were not directly related to logging. Climatic and limnological features were the most important drivers of long-term variation in the zooplankton community, shading the effect of logging. These results highlight the need to better understand the pressures exerted by climate change on boreal lake ecosystems in the context of anthropogenic pressure, such as logging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».