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Enregistrement W1783324246 · doi:10.1111/j.1365-2427.2011.02729.x

Effects of weather‐related episodic events in lakes: an analysis based on high‐frequency data

2012· article· en· W1783324246 sur OpenAlexfundno aff
Eleanor Jennings, Stuart E. Jones, Лаури Арвола, Peter A. Stæhr, Evelyn E. Gaiser, Ian D. Jones, Kathleen C. Weathers, Gesa A. Weyhenmeyer, Chih‐Yu Chiu, Elvira de Eyto

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Lake Ecological Observatory Network
Mots-clésEnvironmental scienceAbiotic componentVarveDissolved organic carbonWinter stormClimate changeStormAnoxic watersExtreme weatherEntrainment (biomusicology)Organic matterHypoxia (environmental)EcologyOceanographyBiologyOxygenGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Weather‐related episodic events are typically unpredictable, and their duration is often short. Abiotic and biological responses are often missed in routine monitoring. These responses are, however, now of particular relevance given projected changes in extreme weather conditions. 2. We present data from high‐frequency monitoring stations from lakes in Europe, North America and Asia that illustrate two classes of abiotic effects of weather events: (i) generally short‐lived effects of storms on lake thermal structure and (ii) the more prolonged effects of high rainfall events on dissolved organic matter levels and water clarity. We further relate these abiotic effects to changes in dissolved oxygen or in chlorophyll a levels. 3. Three differing causes for weather‐related decreases in surface dissolved oxygen levels were observed: (i) entrainment of anoxic water from depth, (ii) reduction in primary productivity and (iii) increased mineralisation of organic carbon delivered from the catchment. 4. The duration of in‐lake effects tended to be longer for events driven by weather conditions with a longer return period, that is, conditions that were relatively more severe and less frequent at a site. While the susceptibility of lakes to change was related in part to the severity of the meteorological drivers, the impacts also depended on site‐specific factors in some cases. 5. The availability of high‐frequency data at these sites provided insight into the capacity of the lakes to absorb current and future pressures. Several of the changes we observed, including increases in carbon availability, decreases in photosynthetically active radiation and increased disturbance, have the capacity to shift lakes towards an increased degree of heterotrophy. The magnitude and direction of any such change will, however, also depend on the magnitude and direction of climate change for a given location and on lake and catchment characteristics.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations174
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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