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Enregistrement W4248453098 · doi:10.1139/f01-102

Primary determinants of macrophyte community structure in 62 marshes across the Great Lakes basin: latitude, land use, and water quality effects

2001· article· en· W4248453098 sur OpenAlexvenueno aff
Vanessa L. Lougheed, Barb Crosbie, Patricia Chow‐Fraser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophyteWetlandTyphaEnvironmental scienceWater qualityMarshEcologySpecies richnessAquatic plantNutrientPlant communityCommunity structureHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We collected water quality, land use, and aquatic macrophyte information from 62 coastal and inland wetlands in the Great Lakes basin and found that species richness and community structure of macrophytes were a function of geographic location and water quality. For inland wetlands, the primary source of water quality degradation was inputs of nutrients and sediment associated with altered land use, whereas for coastal wetlands, water quality was also influenced by exposure and mixing with the respective Great Lakes. Wetlands within the subbasins of the less developed, more exposed upper Great Lakes had unique physical and ecological characteristics compared with the more developed, less sheltered wetlands of the lower Great Lakes and those located inland. Turbid, nutrient-rich wetlands were characterized by a fringe of emergent vegetation, with a few sparsely distributed submergent plant species. High-quality wetlands had clearer water and lower nutrient levels and contained a mix of emergent and floating-leaf taxa with a diverse and dense submergent plant community. Certain macrophyte taxa were identified as intolerant of turbid, nutrient-rich conditions (e.g., Pontederia cordata, Najas flaxilis), while others were tolerant of a wide range of conditions (e.g., Typha spp., Potamogeton pectinatus) occurring in both degraded and pristine wetlands.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations130
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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