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Enregistrement W4313433211 · doi:10.29235/1561-8323-2022-66-6-595-604

Stoichiometry and planktonic communities structure in littoral and pelagic zones of two lakes with different trophic types in Belarus

2023· article· en· W4313433211 sur OpenAlexaff
Zhanna Buseva, Sh. G. Farahani, Vladimir Razlutskij, E. A. Sysova, Natallia Maisak, K. V. Myagkova, Paul C. Frost

Notice bibliographique

RevueDoklady of the National Academy of Sciences of Belarus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesBelarusian Republican Foundation for Fundamental Research
Mots-clésPelagic zoneSestonLittoral zoneTrophic levelZooplanktonLake ecosystemPlanktonEnvironmental scienceEcologyOceanographyPhytoplanktonEcosystemBiologyNutrientGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stoichiometric C : N : P ratios were compared between primary producers in littoral and pelagic ecosystems of mesotrophic relatively shallow lake Obsterno and shallow macrophyte covered low trophic lake Nobisto from May to October over the next two years. Elemental seston ratios of lake Obsterno revealed smaller differences between littoral and pelagic zones in comparison with lake Nobisto in 2017. During the studied period, in the both lakes, the seston C : N and C : P ratios were higher than the Redfield ratio (106 : 16 : 1 C : N : P) on most dates and N : P was always more than 16. Pelagic C : P and N : P ratios in lake Obsterno were the highest in May in 2017, July and September in 2018 with significant differences between littoral and pelagic zones. N : P ratios decreased in October but there were no significant differences among habitats. In lake Nobisto in 2018, seston C : P and N : P ratios increased from May to July in littoral and pelagic zones but then decreased in September to October. Our research shows differences in stoichiometric ratios in littoral and pelagic zones of these two lakes, which indicates food quality (seston C : N : P ratios) differences for zooplankton species depending on season and location.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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