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Enregistrement W2953360884 · doi:10.1080/02705060.2019.1614104

The role of ecological drift in structuring periphytic diatom communities

2019· article· en· W2953360884 sur OpenAlexaff
Casey R. Remmer, Courtney Robichaud, Heather Crystal Polowyk, Rebecca C. Rooney

Notice bibliographique

RevueJournal of Freshwater Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomEcologyLimnologyBeta diversityEnvironmental scienceThermokarstBiodiversitySpecies richnessNestednessHabitatArcticGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to understand the influence of high-level factors that shape species richness and population size is becoming more important as global biodiversity losses threaten biotic communities. Here we investigate the influence of ecological drift on periphytic diatom community composition in arctic lakes. If community composition is strongly influenced by drift, we hypothesize that (i) alpha diversity will increase with increasing lake size, due to the decreasing influence of drift-mediated local extinction, (ii) beta diversity will be greatest among small lakes and lowest in large lakes, and (iii) relationships between community size and environmental variables will be strongest in large lakes and weakest in small lakes. Analysis was conducted on periphytic diatoms accrued on artificial substrates in 44 shallow, thermokarst lakes over the 2009 growing season. Limnological and hydrological conditions at each site were described and their influence was removed to minimize the confounding effect of environmental heterogeneity. Alpha diversity was not significantly different among the lake sizes. Total beta diversity was significantly higher in the small lakes than the medium lakes. Beta diversity was primarily attributed to turnover, and small lakes had significantly higher turnover than medium and large lakes, while nestedness was not significantly different among lake-size classes. Periphytic diatom community composition and environmental variables were not significantly concordant in any lake-size class. Our results suggest that drift, as related to habitat size, is not a primary driver of periphytic diatom community composition in shallow, thermokarst arctic 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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