Harnessing aquatic plant growth forms to apply European nutrient‐enrichment bioindicators to Canadian waters
Notice bibliographique
Résumé
Premise: Aquatic macrophyte species abundance and nutrient affinity are used in metrics to assess the trophic condition of lakes and rivers. The development of these indices is often regional, with inter-regional comparisons being complicated by the lack of taxonomic overlap. Here, we use a traits-based approach to expand the geographic scope of existing metrics. Methods: We generalized European trophic affinity values using the response of plant growth form to the light-nutrient gradient, then applied these values to sites in Canada. We evaluated the method's performance against the measured total phosphorus concentration (TP). Results: Free-floating and emergent growth forms were associated with enriched waters (>0.2 mg/L TP), whereas rosette forms were associated with oligotrophic conditions (<0.05 mg/L TP). The responses were longitudinally consistent, and the site scores among indices were highly collinear. Growth form-based scores were more strongly correlated with TP than were species-based scores (0.42-0.56 versus 0.008-0.25). Discussion: We leveraged the ecological relationship between increased surface water nutrient enrichment and the dominance of particular aquatic plant growth forms to generalize aquatic plant trophic indices. We demonstrated an approach for adapting species-based indices to plant traits to facilitate a broader geographic application and simpler data collection, which could be used to develop an easily applied trait-based method of assessing water nutrient status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».