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Enregistrement W2896360392 · doi:10.1080/14634988.2018.1530895

Eutrophication in three Canadian Areas of Concern: Phytoplankton and major nutrient interactions

2018· article· en· W2896360392 sur OpenAlexaffabout
M. Munawar, M. Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationPhytoplanktonNutrientBayEnvironmental sciencePhosphorusStanding cropAlgal bloomEcologyEcosystemNutrient pollutionOceanographyBiomass (ecology)BiologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bay of Quinte, Hamilton Harbour and Toronto Harbour are all coastal regions of Lake Ontario that have experienced eutrophication and all have been designated as ‘Areas of Concern’ under the terms of the Great Lakes Water Quality Agreement. An assessment of the phytoplankton communities in relation to nutrient (P,N,Si) regimes was undertaken during 2015 (Bay of Quinte) and 2016 (Hamilton Harbour and Toronto Harbour) in order to compare and contrast the dynamics of eutrophication in the three ecosystems. Bay of Quinte was found to be phosphorus and silica enriched, but nitrogen limited which resulted in a phytoplankton community dominated by both filamentous diatoms and diazotrophic (N–fixing) cyanobacteria. Hamiton Harbour was phosphorus and nitrogen enriched, but silica depleted with a community dominated by small and large phytoflagellates in addition to experiencing cyanobacteria blooms. Toronto Harbour, by contrast, showed only moderate phosphorus enrichment and no nitrogen limitation, but some silica depletion; phytoplankton was dominated by smaller flagellates and pennate diatoms. Our findings suggest that while phosphorus was a key factor causing cultural eutrophication, other nutrients including nitrogen and silica also had important roles in determining the biomass and composition of the algal standing crop. Future management activities need to consider how the interactions of phosphorus with other nutrients (nitrogen, silica) affect the dynamics of the phytoplankton community in order to promote the recovery of eutrophic ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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