Assessment of sediment penetrability as an integrated in situ measure of intertidal softsediment conditions
Notice bibliographique
Résumé
Infauna have an intimate relationship with the sediments they inhabit, and any study conducted upon infauna must, at the very least, describe sediment conditions. Common sediment assessments in intertidal systems include particle size distribution, as well as water and organic matter contents. These measures require extracting and processing a sediment core, and this disturbance may result in data that do not necessarily reflectin situconditions. Sediment penetrability measuredin situusing a penetrometer can circumvent this limitation. However, relationships between sediment penetrability and other sediment variables are poorly understood, especially in coastal systems. We evaluated the relationship between sediment penetrability and depth to the apparent redox potential discontinuity, mean particle size, organic matter content, and water content on tidal flats along the Pacific and Atlantic coasts of Canada. We also assessed whether adding penetrability into environmental models of the infaunal community improved model performance. We observed that while penetrability is statistically related to other sediment variables, relationships to covariates were weak. Further, inclusion of penetrability with other sediment variables improved the performance of models predicting infaunal community composition. Therefore, penetrability can be considered a separate variable, and contributes to an integrated assessment of environmental conditions experienced by biota. Finally, since we evaluated this method in different soft-sediment intertidal ecosystems (mudflats to sandflats), this method is applicable to a range of systems in other geographical areas.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».