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Enregistrement W2970976577 · doi:10.1111/fwb.13389

Water chemistry, landscape, and spatial controls of δ<sup>13</sup>C and δ<sup>15</sup>N of zooplankton taxa in boreal lakes: One size does not fit all

2019· article· en· W2970976577 sur OpenAlexafffund
M.U. Mohamed Anas, Kenneth A. Scott, Björn Wissel

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentSaskatchewan Ministry of AgricultureUniversity of Regina
Organismes subventionnairesMinistry of Environment - SaskatchewanFaculty of Graduate Studies and Research, University of Regina
Mots-clésZooplanktonTrophic levelBorealEnvironmental sciencePhytoplanktonEcologyWater columnNutrientHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon (δ 13 C) and nitrogen (δ 15 N) stable isotope ratios of zooplankton are potentially good indicators of energy and nutrient fluxes, and trophic interactions in lake food‐webs, yet, are poorly understood. Based on a synoptic survey of 233 boreal lakes, we evaluated the relationships of water chemistry, hydromorphological, and land cover variables (lake/catchment‐specific factors), and the spatial position of lakes in the landscape (representing potential regional factors) with the δ 13 C and δ 15 N of nine meso‐zooplankton taxa. The δ 13 C variation of most taxa was negatively related to water chemistry variables associated with allochthonous inputs (colour/dissolved organic carbon), and positively correlated with nutrient concentrations (together explaining 12–69% of variation). Most of the δ 13 C variation explained by significant hydromorphological and land cover variables (% peat area, drainage basin area:lake area, shoreline development index, and lake area, explaining 26–47% of variation) was shared by significant water chemistry variables. Together, this suggests that δ 13 C variation of zooplankton reflects different environmental influences on δ 13 C of lake primary producers. The δ 15 N variation of most taxa was significantly related to pH, total phosphorous concentration (water chemistry variables, explaining 8–64% of variation), and water retention time (hydromorphological variable, explaining 13–87% of variation). These relationships are probably reflective of the association of zooplankton δ 15 N with terrestrial organic matter flux, environmentally‐induced biogeochemical nitrogen transformations and phytoplankton 15 N fractionation. Specific water chemistry, hydromorphological, and land cover predictors of δ 13 C and δ 15 N and the direction of their effects (i.e. positive or negative) were largely similar among taxa. However, their degree of importance varied among taxa particularly for δ 13 C, probably due to contrasting feeding selectivity and resulting differences in allochthony. This suggests that δ 13 C of different taxa may respond differently to changes in limnological gradients due to environmental perturbations affecting boreal regions. The lake/catchment‐specific factors were more important than regional factors (lithology, soil properties and atmospheric nitrogen deposition; which are represented by the spatial position of lakes) in explaining δ 13 C and δ 15 N variation of zooplankton. Hence, before inferring regional effects in stable isotope studies, the influence of lake/catchment‐specific factors needs to be explicitly quantified.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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