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Enregistrement W4280640509 · doi:10.1111/jpy.13257

Developing diatom‐based inference models to assess lake ecosystem change along a gradient of metal smelting impacts: Sudbury lakes revisited

2022· article· en· W4280640509 sur OpenAlexafffundabout
Yuanyu Cheng, Neal Michelutti, Andrew M. Paterson, Carsten Meyer‐Jacob, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésDiatomEnvironmental scienceClimate changeEcosystemEcologyBloomPaleolimnologyPlanktonPrimary producersOceanographyEnvironmental chemistryBiologyPhytoplanktonGeologyChemistryNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining and smelting activities have strongly influenced the Sudbury region (Ontario, Canada) since the late 19 th century, leading to acidification and metal contamination in many local ecosystems. Regulations on restricting acidic emissions were enacted in the 1970s, after which a considerable volume of paleolimnological work was completed to study the impacts of acidification on Sudbury‐region lakes and their subsequent biological recovery. Twenty years after the last regional diatom‐based assessment, many lakes have undergone large changes in limnological variables, including increases in pH and dissolved organic carbon concentrations, as well as decreases in metal concentrations. Additionally, these lakes are under the potential impacts of newly emerging environmental stressors such as climate warming and road salt contamination. Here, we revisited a suite of Sudbury‐region lakes ( n = 80) to examine the relationships between their current water chemistry and diatom assemblages preserved in surface sediments using a canonical correspondence analysis. Although the pH gradient in our study lakes is shorter (pH ~1.4) than in earlier calibration studies conducted in this region, lake water pH was still identified as the strongest environmental variable shaping diatom distributions and was used to construct a robust inference model (R 2 boot = 0.73; RMSEP = 0.32). By assessing ecological changes experienced by a subset of these Sudbury‐region lakes ( n = 33) over the past few decades, we identified two major trends: an overall increase in diatom‐inferred pH and a rise in the relative abundance of planktonic taxa. Our study provides useful insights into the autecology of major diatom taxa in acidified waters and highlights the importance of considering other anthropogenic stressors when assessing the recovery response of acid‐impacted systems.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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