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Enregistrement W4399573306 · doi:10.1002/lol2.10381

Changing phenology of benthic primary producers in inland waters: Current knowledge and future directions

2024· article· en· W4399573306 sur OpenAlexafffund
Morgan Botrel, Roxane Maranger, Marta M. Alirangues Nuñez, Garabet Kazanjian, Sarian Kosten, Mandy Velthuis, Sabine Hilt

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMacrophytePhenologyBenthic zoneClimate changePeriphytonEcosystemHabitatEnvironmental scienceEcologyEnvironmental changeBenthic habitatGlobal changeEutrophicationEnvironmental resource managementBiologyBiomass (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Benthic primary producers (BPP) in inland waters, including aquatic macrophytes and periphyton, are foundational habitats that are highly sensitive to multiple human drivers of environmental change. However, long‐term seasonal monitoring of BPP is limited, leaving us with little information on the cause, directionality, and consequences of the potential shifts in timing of BPP life cycle events. Here, we review the literature on the phenological changes of BPP and show that BPP respond primarily to temperature, but also to other interactive drivers related to climate change and eutrophication. In addition, we present four rare case studies where BPP display strong and earlier shifts in event timing associated with increasing temperature and discuss potential impacts of these changes on ecosystem functioning. Given the responsive nature of BPP to multiple human drivers, we provide suggestions on how to improve basic monitoring to better understand the future impact of phenological changes of this critical habitat.

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)0,000
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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