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Enregistrement W4248902629 · doi:10.1139/f00-075

Food web structure and nutrient enrichment: effects on sediment phosphorus retention in whole-lake experiments

2000· article· en· W4248902629 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffrey N. Houser, Stephen R. Carpenter, Jon Cole

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAndrew W. Mellon FoundationNational Science Foundation
Mots-clésSedimentNutrientSediment trapEnvironmental scienceFlux (metallurgy)PhosphorusWater columnZooplanktonFood webHydrology (agriculture)EcologyOceanographyTrophic levelChemistryGeologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of whole-lake manipulations of both food web structure and nutrient loading rate revealed that the downward vertical P flux was significantly affected by food web structure. Food webs and nutrient input rates of two lakes were manipulated while a third lake served as a reference system. Phosphorus transport to the sediments was examined by three independent methods: mass-balance budgets, sediment traps, and sediment cores. After 2 years of pretreatment study, manipulated lakes were fertilized for 5 years at rates that were similar within each year but varied among years from 0.97 to 6.0 mg P·m-2·day-1. Increased vertical P flux was associated with the increased abundance of large-bodied zooplankton grazers such as Daphnia pulex. Vertical P flux increased with P input rates, but the increase was often insufficient to prevent P accumulation in the water column. Sediment trap measurements of the vertical P flux were significantly higher than the long-term sediment P retention measured by sediment cores and the seasonal sediment P retention calculated by mass balance. Using210Pb data from the sediment cores, we corrected the sediment trap measurements of vertical P flux for focusing and brought them into better agreement with the seasonal sediment P retention calculated by mass balance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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