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Enregistrement W2795176313 · doi:10.1111/avsc.12378

Prediction of macrophyte distribution: The role of natural versus anthropogenic physical disturbances

2018· article· en· W2795176313 sur OpenAlexfundno aff
Vincent Bertrin, Sébastien Boutry, Didier Alard, Jacques Haury, Gwilherm Jan, Sylvia Moreira, Cristina Ribaudo

Notice bibliographique

RevueApplied Vegetation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma FoundationAgence de l'Eau Adour-Garonne
Mots-clésMacrophyteEnvironmental scienceShoreEcologyHabitatAquatic plantVegetation (pathology)Physical geographyHydrology (agriculture)GeographyGeologyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions Do natural and anthropogenic physical disturbances equally affect the distribution of aquatic plant communities? Can hydrodynamic and geomorphological features be used to predict the establishment of macrophyte communities at the shoreline scale? Locations Two large, shallow lakes, southwest France. Methods Based on field observations (vegetation occurrence and anthropogenic modifications of the shore) and data generated by a geographic information system (wave exposure, wave‐induced sediment re‐suspension, slope and land cover), we defined sites and community groups using cluster and indicator species analyses. The groups were then analysed by means of a statistical classifier (Random Forest). These different steps in data treatment enabled us to characterize the importance of each physical factor in determining macrophyte occurrence and distribution. As a result, a predictive map to forecast aquatic plant distribution at the shoreline scale was obtained. Results Anthropogenic disturbances were less important parameters than natural physical variables in structuring the distribution of lakeshore macrophytes. Within natural factors, wave‐induced sediment re‐suspension and slope had the most impact; nevertheless, the presence of swimming areas seemed to have a strong impact on aquatic habitats, being correlated with the total absence of aquatic vegetation. The predictive map obtained through the model spatially defined the position and occurrence of suitable sites for the settlement of both invasive and rare and endangered species. Conclusions In this study, natural disturbances play a major role in structuring aquatic plant distribution over physical anthropogenic factors. The model contributes to improving knowledge on plant communities with respect to local hydrodynamic and morphological features of lakeshores. Furthermore, the model provides a predictive map as a useful tool for the management of aquatic vegetation in temperate shallow lakes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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