Primary determinants of macrophyte community structure in 62 marshes across the Great Lakes basin: latitude, land use, and water quality effects
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».