Water Quality and Land Use Shape Bacterial Communities Across 621 Canadian Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Human activities such as agriculture and urban development are linked to water quality degradation. Canada represents a large and heterogeneous landscape of freshwater lakes, where variations in climate, geography and geology interact with land cover alteration to influence water quality differently across regions. In this study, we investigated the influence of water quality and land use on bacterial communities across 12 ecozones. At the pan-Canadian scale, total phosphorus (TP) was the most significant water quality variable influencing community structure, and the most pronounced shift was observed at 110 μg/L of TP, corresponding to the transition from eutrophic to hypereutrophic conditions. At the regional scale, water quality significantly explained bacterial community structure in all ecozones. In terms of land use effect, at the pan-Canadian scale, agriculture and, to a lesser extent, urbanisation were significant land use variables influencing community structure. Regionally, in ecozones characterised by extensive agriculture, this land cover variable was consistently significant in explaining community structure. Likewise, in extensively urbanised ecozones, urbanisation was consistently significant in explaining community structure. Overall, these results demonstrate that bacterial richness and community structure are influenced by water quality and shaped by agriculture and urban development in different ways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».