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Enregistrement W2899929669 · doi:10.1071/mf18145

Why has Phragmites australis persisted in the increasingly saline Gippsland Lakes? A test of three competing hypotheses

2018· article· en· W2899929669 sur OpenAlexaff
Paul I. Boon, Doug Frood, Alison Oates, Jim Reside, Neville Rosengren

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhragmitesSalinitySaline waterBiologyBiomass (ecology)EstuaryEcologySoil salinityWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common reed Phragmites australis is the dominant vascular plant species of the shorelines of the Gippsland Lakes, south-eastern Australia. Although substantial declines have been reported for over 50 years, with increasing salinity posited as the cause, P. australis still occurs around the Gippsland Lakes, including in environments with near-oceanic salinities. The occurrence of P. australis in highly saline environments cannot be explained in terms of either seasonal variations in surface water salinity or a freshwater subsidy provided by intrusions of non-saline groundwater into the root zone. An experimental growth trial with plants of different provenance showed that P. australis grew vigorously even at 8–16 PSU (with maximum aboveground biomass at 2–4 PSU). There was some evidence that specimens from saltier sites were more salt tolerant than those from fresher sites. The selection of salt-tolerant strains is the most likely explanation for the occurrence of P. australis in saline sites. However, anthropogenic salinisation is unlikely to be the only factor involved in the historical loss of reed beds, and lower and more stable water levels following the permanent opening of the Gippsland Lakes to the ocean in 1889 are probably also contributing factors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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