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Enregistrement W4290786622 · doi:10.1111/geb.13575

Zooplankton assemblage structure and diversity since pre‐industrial times in relation to land use

2022· article· en· W4290786622 sur OpenAlexafffundabout
Cindy Paquette, Katherine Griffiths, Irene Gregory‐Eaves, Beatrix E. Beisner

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityBureau de Coopération InteruniversitaireUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésEcologyGeographySubfossilLand useZooplanktonBiodiversityEcosystemHoloceneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim While it is now well accepted that human activities are having pronounced effects on natural ecosystems, regional variation in the rate and magnitude of various human impacts is unclear. Moreover, the effects of land use change on natural aquatic communities have only relatively recently begun to be explored. Our goal was to understand how and where assemblages of a central food web component of freshwater lakes have changed over the course of industrialization in relation to land use. Location Canada. Time period Pre‐1880 AD to present. Major taxa studied Cladoceran zooplankton. Methods As part of the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) Canadian Lake Pulse Network, we selected 101 lakes across Canada along a gradient of human impact to analyse subfossil cladoceran assemblages from sediment cores. We examined relationships between taxonomic and functional indicators of cladoceran assemblage change among lakes and through time. Results Contemporary assemblages were taxonomically and functionally less diverse locally relative to pre‐industrial assemblages (α‐diversity) and were structured by the degree of human impact in watersheds. Local α‐diversity losses were greatest in highly impacted lakes where agriculture and pasture are prevalent. While spatial homogenization (spatial β‐diversity) did not increase since pre‐industrial times as expected, temporal turnover (temporal β‐diversity) showed a non‐significant but increasing trend in highly impacted lakes, especially in urbanized watersheds. Main conclusions Cladoceran assemblages have changed significantly over the course of the Industrial period, and especially in more highly impacted watersheds, underscoring the important role of watershed land use in shaping diversity. However, indicators of cladoceran function have remained relatively conserved over time and land use change showed little impact on β‐diversity, despite important environmental variation. Overall, this research furthers our understanding of the health status of Canadian lakes and the consequences of human activities, especially agriculture and urbanization, on lake zooplankton.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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