Diatom community composition on submerged macrophyte species from an Ontario (Canada) lake
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of invasive macrophyte species can affect submerged macrophyte community composition and abundance, which in turn can alter the functions of lake ecosystems. Knowing when and how invasive macrophytes arrive and spread can help disentangle the effects of invasive species from other stressors on lake ecosystems. This requires a long-term (decades) perspective of macrophyte community composition, which is rarely available. An alternative is paleolimnological inferences of macrophyte community composition from fossil diatom assemblages, which requires knowledge of epiphytic diatom communities. Here, we investigated the epiphytic diatom community composition of three common submerged macrophyte species (Chara sp., Potamogeton robbinsii, and the invasive Myriophyllum spicatum) in a typical temperate, mixed forest lake, Chandos Lake, Ontario, Canada, to provide a basis for future paleolimnological research. Non-parametric, multivariate analysis of variance indicated a statistically significant difference in the epiphytic diatom communities of different macrophyte species, despite principal components analysis showing some overlap among the diatom communities. Diatom community composition of all macrophytes had abundant Achnanthidium minutissimum and Cocconeis placentula. Generalized linear models and univariate analysis of variance identified six diatoms (Encyonopsis microcephala, Epithemia turgida, Gomphonema parvulius, Navicula gerloffi, Rhopalodia gibba, and Rossithidium anastasiae) that were significantly different among macrophyte species. Although it remains uncertain whether these differences are sufficient to infer historical macrophyte community composition from epiphytic diatom fossil assemblages, our results indicate the potential of such an approach and offer suggestions for future research.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».