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Enregistrement W3099776112 · doi:10.1002/lno.11647

Can zooplankton on the North American Great Plains “keep up” with climate‐driven salinity change?

2020· article· en· W3099776112 sur OpenAlexafffund
Mariam Elmarsafy, Kayla L. Tasky, Derek K. Gray

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalinityZooplanktonCeriodaphnia dubiaEcologyBiologyClimate changeCladoceraTemperature salinity diagramsOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Great Plains of North America are projected to become more arid over the next century. Paleolimnological studies show that lake salinity levels in this region are tightly linked with climate, and that lakes will become more saline as the climate becomes drier. One group of organisms that might be affected by increased salinity levels are the zooplankton. Although recent studies suggest that zooplankton can evolve to tolerate small increases in salinity over short time periods, few studies have examined how they respond when experiencing large increases over longer time frames. For this study, we used resurrection ecology to examine how a common zooplankter,Ceriodaphnia dubia, has responded to long‐term salinity change in Moon Lake, North Dakota over the last 150 yrs. We ran experiments to determine the salinity levels that inducedC. dubiaeggs to hatch and we ran toxicity experiments to determine the salinity tolerance of adults. These experiments showed thatC. dubiaeggs hatched in saltier water during periods of drought and in fresher water during wet periods. Similarly, our toxicity experiments showed that EC50 values forC. dubiawere higher during episodes of drought. The presence ofC. dubiaeggs throughout the sediment core during the last 150 yrs combined with their ability to adapt to changing salinity levels, suggests that they will likely be able to persist through coming droughts. Further studies will be needed to determine if other common zooplankton species in Great Plains' lakes are similarly adaptable.

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)0,000
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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