Quantifying seasonal succession of phytoplankton trait‐environment associations in human‐altered landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integration of species traits in direct gradient analysis generates insights into how communities are assembled and may respond to environmental changes. We investigated phytoplankton trait‐environment relationships for over 300 taxa during the open‐water season across 75 north‐temperate lakes and reservoirs in Alberta, Canada. An innovative, data‐driven approach was applied using iterative model selection for RLQ optimization to reveal key monthly associations. Fourth‐corner analysis then tested the significance of relationships using spatially and phylogenetically constrained null models derived by Moran spectral randomization. Both local‐ and regional‐scale drivers of succession were found with evidence of deterministic filtering by traits increasing in mid‐summer. Trait associations to land‐use and water quality highlighted potential anthropogenic cross‐scale interactions, such as logging and pasture development affecting phytoplankton via allochthonous nutrient inputs. Biogeographic factors (e.g., elevation and habitat size) and associated temperature and chemical gradients (e.g., pH and bicarbonate) were also linked to multiple morphological, physiological, and behavioral traits, including potential toxin production. Several correlated traits emphasized importance of trait syndromes corresponding to distinct taxonomic groups (e.g., cyanobacteria and green algae). However, rather than clustering species with shared ecological preferences or roles, our study builds on past trait‐based approaches to phytoplankton by testing for explicit trait associations with a range of environmental factors. Thus, we provide a novel, quantitative means of revealing environmental constraints on communities and translating their compositional changes under climate and other human influences into functional impacts on freshwater ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».