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Enregistrement W3007625952 · doi:10.1139/cjfas-2018-0429

Characterizing the phytoplankton and zooplankton communities in Kootenay Lake: a time series analysis of 24 years of nutrient addition

2020· article· en· W3007625952 sur OpenAlexaffvenue
E. Schindler, Bahman Shafii, Paul J. Anders, William J. Price, Charlie Holderman, Ken I. Ashley, Marley Carter Bassett

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityCarleton UniversityMinistry of EnvironmentCanadian Museum of NatureUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Institute of TechnologyMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonPhytoplanktonEnvironmental sciencePlanktonNutrientProductivityBiomass (ecology)EcologyTributaryOceanographyCommunity structureFisheryBiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale seasonal addition of limiting nutrients has been used for restoration in Kootenay Lake, British Columbia, since 1992 to mitigate cultural oligotrophication resulting from upstream hydropower development, river channelization, mysid shrimp introduction, and extensive tributary floodplain loss. Historical (1949) in-lake nutrient levels were targeted to stimulate bottom-up carbon transfer from native plankton communities to planktivorous and piscivorous fish populations that support popular fisheries. Analysis of 24 years of monitoring data assessed the effects of nutrient addition on the phytoplankton and zooplankton communities. Assessment involved comparisons of plankton community metric data from North Arm (1992–2003) and North + South arms (2004–2015) nutrient addition periods. A before–after, control–impact (BACI) analysis adjusted for these effects involved a series of phytoplankton and zooplankton metrics across the two lake arms. Time series analyses revealed significant serial correlation structure, significant increases in phytoplankton and zooplankton abundance and biomass, and increased stability within the phytoplankton and zooplankton communities. Results confirmed that adaptively managed nutrient restoration can effectively restore biological productivity and community structure in a large culturally oligotrophic lake.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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