Changes in water quality related to permafrost thaw may significantly impact zooplankton in small Arctic lakes
Notice bibliographique
Résumé
Rising temperatures are leading to permafrost thaw over vast areas of the northern hemisphere. In the Canadian Arctic, permafrost degradation is causing significant changes in surface water quality due to the release of solutes that can alter conductivity, water clarity, and nutrient levels. For this study, we examined how changes in water quality associated with permafrost thaw might impact zooplankton, a group of organisms that play an important role in the food web of Arctic lakes. We conducted a biological and water quality survey of 37 lakes in the Mackenzie Delta region of Canada's Northwest Territories. We then used this data set to develop models linking variation in the abundance, diversity, and evenness of zooplankton communities to physicochemical, biological, and spatial variables. Subsequently, we used these models to predict how zooplankton communities might respond as water quality is altered by permafrost thaw. Our models explained 47%, 68%, and 69% of the variation in zooplankton abundance, diversity, and evenness, respectively. Importantly, the most parsimonious models always included variables affected by permafrost thaw, such as calcium and conductivity. Predictions based on our models suggest significant increases in zooplankton abundance (1.6-3.6 fold) and decreases in diversity (1.2-1.7 fold) and evenness (1.1-1.4 fold) in response to water quality changes associated with permafrost thaw. These changes are in line with those described for significant perturbations such as eutrophication, acidification, and the introduction of exotic species such as the spiny water flea (Bythotrephes). Given their important role in aquatic food webs, we expect these changes in zooplankton communities will have ramifications for organisms at higher (fish) and lower (phytoplankton) trophic positions in Arctic lakes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».