Interannual variability in trophic status of shallow lakes on the Boreal Plain: Is there a climate signal?
Notice bibliographique
Résumé
We explored relations between climate and trophic status of shallow lakes (lake area > 5 ha, mean depth < 3.2 m) located on the subhumid western Boreal Plain of Canada. Correlation and regression analyses were used to assess the association between indicators of climate and satellite‐based estimates of trophic status (chlorophyll a (Chl a)). Chl a was derived using red band reflectance of Landsat satellite images for 76 lakes, which were then averaged for each year to produce a landscape median for summer (August) over a 20‐year period from 1984 and 2003. Our results showed that climate was related to interannual changes in trophic status. Average May temperature was positively correlated to Chl a, suggesting the importance of conditions in the early part of the growing season. Growing season effective precipitation (P – PET) was negatively correlated to Chl a such that wetter conditions seemed to lead to a dilution of Chl a. Very wet years resulted in a larger Chl a drop than one expected by a linear model, suggesting greater water contribution from the landscape. P – PET explained 64% of the variance in Chl a using a nonlinear regression tree. Our study offers clues as to how shallow lake systems may behave on the subhumid Boreal Plain as a function of future climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».