Key Abiotic and Biotic Variables Influencing Lake Plankton Communities Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While previous studies have investigated environmental and biotic variables influencing plankton community composition, comprehensive analyses across multiple trophic levels and broad spatial scales remain limited. Using a Joint Species Distribution Modelling framework, we identified key abiotic and biotic variables, including body size and fish presence that shape variation in plankton food webs across Canadian lakes. We analyzed the joint responses of plankton biomass to lake morphometry, water physico‐chemistry, and fish species presence, using data collected from 301 lakes spanning the four main national continental catchments. We also examined how the body size trait modulated plankton food web associations with these variables. Results showed that lake nutrient and ion status were the most important factors explaining variation in plankton community composition, particularly in the Arctic and Hudson continental basins, which exhibited large environmental gradients. Lake morphometry also played an important role, especially in shaping communities in large, shallow lakes. Plankton body sizes modulated some niche responses, but these effects varied across continental basins and plankton trophic levels. Little residual variation in the models indicated limited roles of plankton species interactions or unmeasured environmental variables. While fish presence only explained small amounts of variation, further studies should instead assess and incorporate fish biomass data. Our findings suggest that future national strategies for the study of Canadian freshwaters should combine a continental‐scale perspective (e.g., gradients across ecozones, climate regions, biogeographic zones) with regionally focused monitoring programs to better capture critical factors influencing different lake ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».