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Enregistrement W4313622138 · doi:10.3389/feart.2022.984420

Synergistic warming- and catchment-driven mid-Holocene cyanobacterial development: Pigment evidence from shallow eutrophic Lake Mayinghai on the Chinese Loess Plateau

2023· article· en· W4313622138 sur OpenAlexfundno aff
Xiaosen Zhang, Ling Su, Jingyue Zhang, Zhongwei Shen, Shengrui Zhang, Qinghai Xu, Jianbao Liu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaLanzhou University
Mots-clésEutrophicationHoloceneEnvironmental scienceClimate changePlateau (mathematics)EcologyEcosystemGlobal warmingPhysical geographyOceanographyGeologyNutrientGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current lake environmental problem of harmful cyanobacterial blooms cannot be mitigated effectively despite numerous eutrophication control strategies, and climate warming may have been considered as a potential key driver. However, it is still unclear how climate change and associated natural processes influence cyanobacterial development. Here we use a sedimentary pigment record from a remote, alpine, small and eutrophic lake (Lake Mayinghai) on the Chinese Loess Plateau and take the mid-Holocene as an analog to explore the possible influences of temperature, precipitation and terrestrial vegetation on in-lake and catchment processes, algal compositional changes and cyanobacterial development. The pigment data indirectly suggest that a distinctly low β -carotene to chlorophyll a ratio during the mid-Holocene is likely due to an increase in non-nitrogen-fixing colonial coccoid cyanobacteria at the expense of nitrogen-fixing filamentous cyanobacteria. There are two probable synergistic driving mechanisms, of which one is high temperatures and associated increased lake thermal stratification and the other is high inorganic nitrogen supply and resultant increased lake nitrogen to phosphorus ratio. This study provides implications for the potential influences of future climate change on cyanobacterial development under a warmer, wetter and re-forested environment on the Chinese Loess Plateau.

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,721

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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