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Enregistrement W9517104 · doi:10.1515/bmte.1997.42.s2.181

The limnology and plankton ecology of prarie saline lakes of Saskatchewan

2001· article· en· W9517104 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Marie Gerein

Notice bibliographique

RevueBiomedizinische Technik/Biomedical Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimnologyPlanktonEcologyEnvironmental scienceGeographyOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prairie saline lakes are unusual ecosystems with major ecological, economic and recreational importance. Despite their ecological value, anthropogenic activities are conducted with little knowledge of their impacts. Early studies conducted between the 1940s and 1980s were semi-quantitative and limited by available technology. Historical quantitative data sets collected between 1989 to 1995 for nine Saskatchewan prairie lakes whose salinity ranges from 0.2-170.3 g TDS·L⁻¹ were analyzed to determine if there was any relationship between salinity, nutrient concentrations, plankton biomass and community composition. Prairie saline lakes are characterized by high N and P concentrations which increase along a specific conductivity gradient. Specific conductivity is significantly related to total phosphorus, soluble reactive phosphorus, sum nitrogen, ammonia and dissolved oxygen concentrations. Chlorophyll α concentrations were significantly correlated with total phosphorus, sum nitrogen, silica, temperature, surface area and Secchi depth. Sestonic ratios suggest N- and P-limitation for phytoplankton were present in all of the study lakes, but were less severe in the higher salinity lakes. In eutrophic fresh water lakes, elevated nutrients are correlated with high phytoplankton biomass. In prairie saline lakes, phytoplankton biomass is low relative to N and P concentrations. In addition, crustacean zooplankton biomass is high and phytoplankton biomass alone does not appear sufficient to support this zooplankton biomass. The phytoplankton community composition is most strongly affected by salinity, with a greater proportion of flagellate phytoplankton taxa occurring as salinity increases. There is also an unexpected decrease in the proportion of cyanobacteria in the phytoplankton community. As salinity increases, the crustacean zooplankton community shifts from a mixed community to one exclusively dominated by Artemia. Regression models of phyto- and zooplankton biomass developed in fresh water systems were applied to the study lakes to investigate their applicability. Total phytoplankton biomass and inedible phytoplankton biomass were overestimated by TP, while edible phytoplankton biomass was underestimated TP. Zooplankton biomass was not accurately predicted by ch1 α concentrations or total phytoplankton biomass, but predictions based on TP were accurate. The saline lakes tend to have a greater proportion of small, flagellate phytoplankton taxa which are a prime food source for crustacean zooplankton. In these lakes the total phytoplankton biomass was lower than would be expected based on TP concentrations. It is possible that these phytoplankton taxa are capable of withstanding the zooplankton grazing pressure while still managing to outcompete larger, slower growing phytoplankton taxa for nutrients. It is also possible that there is an alternate food source available to the zooplankton, such as benthic algae and/or bacteria.

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)0,001
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
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 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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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