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Enregistrement W3092282222 · doi:10.1139/cjfas-2020-0038

Evaluation of the responsiveness of the crustacean zooplankton community size spectrum to environmental change and an exotic invader in a sample of Canadian Shield lakes

2020· article· en· W3092282222 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lauren Emily Barth, Brian J. Shuter, W. Gary Sprules, Charles Kenneth Minns, James A. Rusak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésZooplanktonEnvironmental scienceEcosystemEcologyAbundance (ecology)OceanographyDominance (genetics)CrustaceanRegime shiftBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the crustacean zooplankton size spectrum as an indicator of lake characteristics and ecosystem change. First, we used time series from seven Canadian Shield lakes to identify the factors associated with among-lake and among-year variability in the spectrum slope (relative abundance of small and large zooplankton) and centered height (total abundance). Second, we used time series from an invaded and three control lakes to assess change in mean and variability in slope and height due to a Bythotrephes invasion. We found that the slope and height reflected among-lake predictors related to morphometry. The slope was responsive to long-term declining lake phosphorus levels, whereas the height reflected both increases in dissolved organic carbon and decreases in ice duration. We detected a significant increase (i.e., flattening) in mean slope and substantial (up to 120%) increases in the CV of height after Bythotrephes invaded Harp Lake. Thus, the zooplankton size spectrum was responsive to long-term environmental change, and a strong top-down perturbation can be detected through regular and frequent monitoring programs.

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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,479

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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