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Enregistrement W3010981047 · doi:10.1111/fwb.13490

Biodiversity patterns of Arctic diatom assemblages in lakes and streams: Current reference conditions and historical context for biomonitoring

2020· article· en· W3010981047 sur OpenAlexaffabout
Maria Kahlert, Kathleen M. Rühland, Isabelle Lavoie, François Keck, Émilie Saulnier‐Talbot, Daniel Bogan, Robert B. Brua, Stéphane Campeau, Kirsten Christoffersen, Joseph M. Culp, Satu Maaria Karjalainen, Jennifer Lento, Susanne C. Schneider, Rebecca Shaftel, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of New BrunswickUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité LavalQueen's UniversityCenter for Northern StudiesEnvironment and Climate Change CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNaturvårdsverketHavs- och Vattenmyndigheten
Mots-clésDiatomArcticBiomonitoringContext (archaeology)PaleolimnologySTREAMSSedimentEcologySpecies richnessEnvironmental scienceBiodiversityOceanographyArctic ecologyPhysical geographyClimate changeGeographyGeologyBiologyPaleontologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Comprehensive assessments of contemporary diatom distributions across the Arctic remain scarce. Furthermore, studies tracking species compositional differences across space and time, as well as diatom responses to climate warming, are mainly limited to paleolimnological studies due to a lack of routine monitoring in lakes and streams across vast areas of the Arctic. The study aims to provide a spatial assessment of contemporary species distributions across the circum‐Arctic, establish contemporary biodiversity patterns of diatom assemblages to use as reference conditions for future biomonitoring assessments, and determine pre‐industrial baseline conditions to provide historical context for modern diatom distributions. Diatom assemblages were assessed using information from ongoing regulatory monitoring programmes, individual research projects, and from surface sediment layers obtained from lake cores. Pre‐industrial baseline conditions as well as the nature, direction and magnitude of changes in diatom assemblages over the past c. 200 years were determined by comparing surface sediment samples (i.e. containing modern assemblages) with a sediment interval deposited prior to the onset of significant anthropogenic activities (i.e. containing pre‐1850 assemblages), together with an examination of diatoms preserved in contiguous samples from dated sediment cores. We identified several biotypes with distinct diatom assemblages using contemporary diatom data from both lakes and streams, including a biotype typical for High Arctic regions. Differences in diatom assemblage composition across circum‐Arctic regions were gradual rather than abrupt. Species richness was lowest in High Arctic regions compared to Low Arctic and sub‐Arctic regions, and higher in lakes than in streams. Dominant diatom taxa were not endemic to the Arctic. Species richness in both lakes and streams reached maximum values between 60°N and 75°N but was highly variable, probably reflecting differences in local and regional environmental factors and possibly sampling effort. We found clear taxon‐specific differences between contemporary and pre‐industrial samples that were often specific to both ecozone and lake depth. Regional patterns of species turnover (β‐diversity) in the past c. 200 years revealed that regions of the Canadian High Arctic and the Hudson Bay Lowlands to the south showed most compositional change, whereas the easternmost regions of the Canadian Arctic changed least. As shown in previous Arctic diatom studies, global warming has already affected these remote high latitude ecosystems. Our results provide reference conditions for future environmental monitoring programmes in the Arctic. Furthermore, diatom taxa identification and harmonisation require improvement, starting with circum‐Arctic intercalibrations. Despite the challenges posed by the remoteness of the Arctic, our study shows the need for routine monitoring programmes that have a wide geographical coverage for both streams and 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,986

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations44
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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