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Enregistrement W2981319816 · doi:10.1016/j.envint.2019.105214

Sedimentary DNA reveals over 150 years of ecosystem change by human activities in Lake Chao, China

2019· article· en· W2981319816 sur OpenAlexafffund
Feilong Li, Xiaowei Zhang, Yuwei Xie, Ji‐Zhong Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesMajor Science and Technology Program for Water Pollution Control and TreatmentFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNanjing UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésEcosystemEcologyCommunity structureLake ecosystemNutrientNitrospiraTaxonEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the extent and directionality of the impact of human activities on ecosystems is directly related to their management and protection. However, the lack of historical data limits our understanding of ecosystem changes with long-term exposure to human activities. Recently, lake sedimentary DNA (sedDNA) has become a powerful tool for revealing changes in ecosystems at the century and millennium scales. Here, we used sedDNA to reveal the dynamic of the microbial community (including bacteria and micro-eukaryotes) in Lake Chao over the past 150 years, and further explored the effects of long-term nutrient and heavy metal loads on these communities. Our data show that nutrient and heavy metal loads in Lake Chao have increased by ca. 2 to 4-fold since the 1960s. In response, the community structure, diversity, and ecological network of bacteria and micro-eukaryotes changed significantly during the 1960s, the 1980s and the 2010s. Importantly, community structure was more sensitive to human activities than diversity. We also found that the relative abundance of some taxa associated with nitrification and algal blooms (e.g., taxa in Nitrospira sp., Peridinales) has increased ca. 100-fold since the 1960s. Nutrient could better explain the variation in the bacterial community (ca. twice as much as heavy metal), while heavy metal explained micro-eukaryotes better (ca. 3 or 5-fold as much as nutrient). In particular, based on parsimonious models from distance-based linear model (distLM), we further identified that Pb is the key factor affecting the bacterial and micro-eukaryotes community in Lake Chao in addition to nutrient. Our study reveals the impacts of long-term human activities on lake ecosystems from multiple perspectives of nutrient and heavy metal loads, community structure, diversity and ecological network, these findings will contribute to the management and conservation of lakes in the future.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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