Algal Communities as a Biological Indicator of Stormwater Management Pond Performance and Function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An investigation into phytoplankton and periphyton algal communities of two recently constructed Stormwater management ponds suggests that Stormwater impacts on biological communities are reduced during passage through the ponds, providing a degree of protection for biological communities in their receiving waters. In both ponds, disturbance effects from the incoming Stormwater on algal community richness and evenness appear to be greatest in the sediment forebay and are reduced in the main pond. However, the nature of the disturbance in the two systems can be seen to be fundamentally different from a biological perspective, with Rouge Pond functioning primarily to reduce toxins harmful to algal communities (e.g., heavy metals), and Harding Pond acting to reduce nutrients. The taxonomic composition of the two sites provides an indication of the quality of the incoming Stormwater. Rouge Pond, which contains many marine and brackish water species, receives Stormwater runoff from a major highway, while Harding Pond, containing more nutrient rich species, receives Stormwater primarily from residential properties. Despite the nutrient-rich conditions present in both ponds, nuisance blue-green algae (cyanobacte-ria) are conspicuously absent, and the ponds appear to have little potential for developing harmful algal blooms. The lack of blue-green algae can be linked to the hydraulic functioning of the ponds, suggesting that Stormwater facilities may be engineered to inhibit undesirable algal communities.
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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 | 0,004 | 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».