Recent trends in mountain lake primary production: evaluating the response to fish stocking relative to regional environmental stressors
Notice bibliographique
Résumé
Sia ME, Doyle RM, Moser KA. 2020. Recent trends in mountain lake primary production: evaluating the response to fish stocking relative to regional environmental stressors. Lake Reserv Manage. XX:XXX–XXX.Although mountain lakes are often remote, they are impacted by a myriad of stressors, including species introductions, atmospheric fertilization, and climate change. These stressors have the potential to increase primary production, which can threaten mountain lakes by decreasing water quality, reducing species richness, and lowering dissolved oxygen concentrations. The relative importance of these stressors as drivers of production is not well understood. We therefore investigated the importance of fish stocking, relative to other stressors, as a driver of primary production in mountain lakes. Our research focused on Uinta Mountain lakes, which, like many lakes in the western United States, were stocked with salmonid fish in the 1950s. In 2 stocked lakes and one unstocked lake, we reconstructed a record of ∼300 yr of primary production from lake sediments using changes in percentage of organic matter and spectrally inferred concentrations of chlorophyll a and its derivatives. With long-term trends in primary production, we determined that all 3 study lakes, including the unstocked lake, show unprecedented increases in primary production beginning in the 1950s. We attribute recent increases in primary production mainly to atmospheric deposition of nitrogen and climate warming, but do not rule out future impacts of fish stocking. Our article demonstrates how breakpoint analysis can be used to identify the most serious threats to mountain lakes, even if those lakes are impacted by multiple stressors or stressors originating from distant places.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».