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Enregistrement W4226301670 · doi:10.1093/plankt/fbac022

Zooplankton assemblage and body size responses to severe lake eutrophication from agricultural activities near mink farms in Nova Scotia, Canada

2022· article· en· W4226301670 sur OpenAlexafffundabout
Alison M. Jones, Andrew L. Labaj, John M. Campbell, Nell Libera, Joshua Kurek

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityMount Allison UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMount Allison University
Mots-clésEcologyEutrophicationTrophic levelZooplanktonPelagic zoneLake ecosystemMinkDaphnia pulexFisheryBiologyEnvironmental scienceGeographyDaphniaEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mink fur farming was once a widespread agricultural activity in southwestern Nova Scotia. Freshwaters near to and downstream of several mink fur farm operations have experienced severe water quality issues, including eutrophication and recurring algal blooms. Here, we use dated lake sediments to examine trends in primary producers and primary consumers from a hypereutrophic lake to assess how cladoceran assemblages have responded to extreme eutrophication. Shifts in the dominant pelagic cladoceran taxa began in the early 1900s, coinciding with an increase in sedimentary chlorophyll-a concentrations. Notably, small-bodied bosminids decreased, while taxa such as Chydorus brevilabris and Daphnia pulex spp. dominated assemblages in recent decades. Bottom-up ecological factors, such as decades of greater primary production, were the likely drivers of assemblage shifts of primary consumers. Consistent body sizes of bosminids throughout the sedimentary record suggested that pelagic cladocerans were not influenced solely by predation pressure from macroinvertebrates or fish. This study provides evidence of large-scale ecological shifts occurring at multiple trophic levels in a hypereutrophic temperate lake with mink farming operations in its catchment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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