Spatial heterogeneity in trophic status of shallow lakes on the Boreal Plain: Influence of hydrologic setting
Notice bibliographique
Résumé
We used metrics of surface water and groundwater connectivity as explanatory variables in nonparametric regression models to explain the spatial heterogeneity in trophic status of shallow lakes. The concentration of chlorophyll a (Chl a) was used as an indicator of trophic status and was estimated from 17 Landsat images acquired during the end of summer (August) over a 20‐year period from 1984 to 2003. A long‐term median of Chl a was computed for each of 40 lakes on the basis of the 17‐year data set. Hydrologic metrics explained 72% of the spatial variation in Chl a. The regression tree showed that lakes with a higher concentration of calcium plus magnesium (Ca + Mg) exhibited higher Chl a than lakes with a lower Ca + Mg. We hypothesized that this trend was a result of either higher internal nutrient loading in high Ca + Mg lakes due to groundwater discharge or differences in surficial geology. Among high Ca + Mg lakes, lakes with no inflowing streams had lower Chl a, while connected lakes had higher Chl a, possibly reflecting enhanced nutrient delivery to lakes connected to the stream network. Among low Ca + Mg lakes, lakes with larger wetland cover in their drainage basins had lower Chl a, while lakes with smaller wetland cover in their drainage basins had higher Chl a, possibly reflecting differential water loading rates between small and large wetlands that lead to either Chl a concentration or dilution. These results suggest that relatively simple hydrologic metrics can be used to predict the trophic status of lakes in this area of the boreal forest.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».