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Enregistrement W7014984429

The role of bacteria and algae in the diet and distribution of black fly larvae /

2002· dissertation· en· W7014984429 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2002
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPhytoplanktonBacterioplanktonBiomass (ecology)AlgaeTrophic levelPlanktonLarvaSTREAMSAbundance (ecology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Filter-feeding black fly larvae in lake outlet streams convert suspended bacteria and algae into benthic biomass, available to fish. Positive correlations between larval abundance and both bacterioplankton and phytoplankton were significant at the p < 0.10 level among 5 outlet streams of varying trophic status in the Eastern Townships of Quebec, and either food type alone explained ∼28% of the variance in larval abundance among streams (Chapter 1), suggesting bacterioplankton and phytoplankton to play similar roles in larval distribution. However, when larvae were removed from 3 of 6 oligotrophic outlet streams examined in the Mauricie region of Quebec, calculated ingestion rates revealed larvae to ingest roughly 20 times more phytoplankton carbon than bacterial carbon (Chapter 2). Phytoplankton ingestion rates were high enough to satisfy daily carbon requirements, but bacterivory was low (Chapter 2), indicating that bacterial biomass contributes little to black fly diets in most systems, and will be less useful than phytoplankton biomass when using food to predict larval distribution. The majority of bacteria in streams form a carbon link to fish through sediment food webs, rather than through black fly larvae.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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