Experimental tests of water chemistry response to ornithological eutrophication: biological implications in Arctic freshwaters
Notice bibliographique
Résumé
Many populations of Arctic-breeding geese have increased in abundance in recent decades, and in the Canadian Arctic, snow geese ( Chen caerulescens ) and Ross's geese ( Chen rossii ) are formally considered overabundant by wildlife managers. The impacts of these overabundant geese on terrestrial habitats are well documented, and, more recently, studies have suggested impacts on freshwater ecosystems as well. The direct contribution of nutrients from goose faeces to water chemistry could have cascading effects on biological functioning, through changes in phytoplankton biovolumes and community composition. We demonstrated previously that goose faeces can enrich ponds with nutrients at a landscape scale. Here, we show experimentally that goose droppings rapidly released nitrogen and phosphorus when submerged in freshwater, increasing the dissolved nitrogen and phosphorus in the water. This resulted in both a decrease in the nitrogen:phosphorus ratio and an increase in cyanobacteria in the goose dropping treatment. In contrast, this pattern was not found when we submerged cut sedge ( Carex sp.) leaves. These results demonstrate that geese act as bio-vectors, causing terrestrial nutrients to be bioavailable in freshwater systems. Collectively, the results demonstrate the direct ecological consequences of ornithological nutrient loading from hyper-abundant geese in Arctic freshwater ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».