The Impact of Nutrient Loading from Canada Geese (Branta canadensis) on Water Quality, a Mesocosm Approach
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a mesocosm experiment to determine the impact of Canada Goose (Branta cana.densis) feces on water quality parameters. After 30 days of fecal additions (treatments of 2.419 g, 1.209 g and 12.090 g every 3 d) we found no significant impact on soluble reactive phosphorus, total phosphorus, ammonia, nitrate, total Kjeldahl nitrogen, chlorophyll-a, phycocyanin or turbidity for any of the treatment groups versus the control (no fecal addition). Nitrogen to phosphorus ratios were not affected by the fecal additions. Although there was no significant increase in chlorophyll-a concentration or phytoplankton biovolume, there was an increase in phytoplankton counts in the high treatment group. Phytoplankton diversity (using the Shannon index of diversity) was significantly decreased by the addition of goose feces (H1'=0.575, H2'=0.433, t=l7.43, p< 0.001, where H1' is the control and H2' is the 12.090 g treatment). We performed a settling experiment which suggested that nutrients in goose feces settle to the sediment quickly, prohibiting uptake by phytoplankton which explains the apparent lack of impact of fecal additions on water quality. Since most of the nutrients in goose feces settle to the sediment, it is likely that the impact of the nutrients will not become evident until a mixing event occurs or a benthic food web passes them to the organisms of the water column.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».