Marsh Ecology Research Program (MERP): Phytoplankton data (1985-1989)
Notice bibliographique
Résumé
The Marsh Ecology Research Program (MERP) was a long-term interdisciplinary study on the ecology of prairie wetlands. A scientific team from a variety of disciplines (hydrology, plant ecology, invertebrate ecology, vertebrate ecology, nutrient dynamics, marsh management) was assembled to design and oversee a long-term experiment on the effects of water-level manipulation on northern prairie wetlands. Ten years of fieldwork (1980 -1989), combining a routine long-term monitoring program and a series of short-term studies, generated a wealth of new and diverse information on the ecology and function of prairie wetlands (Murkin, Batt, Caldwell, Kadlec and van der Valk, 2000). This data set includes phytoplankton data, collected as part of the algae secion of MERP. The objectives of the Marsh Ecology Research Program algal study were to unveil a better understanding on how different algae assemblages contribute to primary production (measured as C-assimilation rates) and biomass (chlorophyll-a content) in a prairie marsh habitat. The undertaking of this study also aimed to show how algal biomass would change with varying water depth, macrophyte density, and light attenuation. This unique project allowed for the productivity of these algal communities to be compared with that of the macrophyte community in order to demonstrate their importance in sustaining prairie wetland food webs (Robinson et al., 1997a). For further information on the Marsh Ecology Research Program (MERP), please visit: http://www.ducks.ca/conserve/research/projects/merp/index.html References: Murkin, H.R., B.D.J. Batt, P.J. Caldwell, J.A. Kadlec and A.G. van der Valk. 2000a. Introduction to the Marsh Ecology Research Program. In Prairie Wetland Ecology: The Contribution of the Marsh Ecology Research Program. (Eds) H.R. Murkin, A.G. van der Valk and W.R. Clark. pp. 3-15. Ames: Iowa State University Press. Robinson, G.G.C., Gurney, S.E., and Goldsborough, L.G. 1997a. The primary productivity of benthic and planktonic algae in a prairie wetland under controlled water-level regimes. Wetlands 17 (2): 182-194.87. Resulting Publications on Algae Assemblages Gurney, S.E., and Robinson, G.G.C. 1988. The influence of water level manipulation on metaphyton production in a temperate freshwater marsh. Verh. Internat. Verein. Limnol. 23:1032-1040. Hosseini, S.M., and A.G. van der Valk. 1989a. The impact of prolonged above-normal flooding on metaphyton in a freshwater marsh. In Freshwater Wetlands and Wildlife. (Eds.) R.R. Sharitz and J.W. Gibbons. pp. 317-324, USDOE Symposium Series 61, Oak Ridge: USDOE Office of Scientific and Technical Information Hosseini, S.M., and A.G. van der Valk. 1989b. Primary productivity and biomass of periphyton and phytoplankton in flooded freshwater marshes. In Freshwater Wetlands and Wildlife. (Eds.) R.R. Sharitz and J.W. Gibbons. pp. 303-315. USDOE Symposium Series 61, Oak Ridge: USDOE Office of Scientific and Technical Information. Robinson, G.G.C., Gurney, S.E., and Goldsborough, L.G. 1997a. The primary productivity of benthic and planktonic algae in a prairie wetland under controlled water-level regimes. Wetlands 17 (2): 182-194.87. Robinson, G.G.C., Gurney, S.E., and Goldsborough, L.G. 1997b. Response of benthic and planktonic algal biomass to experimental water-level manipulation in a prairie lakeshore wetland. Wetlands 17 (2): 167-181.86 Robinson, G.G.C., Gurney, S.E., and L.G. Goldsborough,. 2000. Algae in Prairie Wetlands. In Prairie Wetland Ecology: The Contribution of the Marsh Ecology Research Program. (Eds.) H.R. Murkin, A.G. van der Valk, and W.R. Clark, pp. 3-15. Iowa: Iowa State University Press.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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 ».