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Enregistrement W1971070699 · doi:10.1080/07438140309354079

Limnology of Shallow Lakes in the Yukon Flats National Wildlife Refuge, Interior Alaska

2003· article· en· W1971070699 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia J. Heglund, John R. Jones

Notice bibliographique

RevueLake and Reservoir Management · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimnologyWildlife refugeEutrophicationEnvironmental scienceNutrientBrackish waterHydrology (agriculture)AlluviumChlorophyll aPhytoplanktonCarbonateTotal organic carbonOceanographyEcologyGeologySalinityWildlifeChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Data from 129 shallow riverine lakes within the Yukon Flats National Wildlife Refuge (between 65° 45'N and 67° 30'N and 142° 30'W and 150° 00'W) are presented as a baseline contribution to the regional limnology of Alaska. Ion composition reflected the composition of carbonate alluvium within the region; in most lakes Ca > Mg and bicarbonate dominated the anions (~90%). In lakes where alkali deposits occurred, Na, Mg and bicarbonate were the principal ions. Some 25% of the lakes were slightly brackish (conductivity >500 μS) to brackish. The lakes are colored, with 18 to 447 Pt-units. And, they are fertile, with over 70% classified as eu-or hypereutrophic on the basis of their nutrient content. Ratios of N:P suggested nitrogen was potentially limiting in about half the study lakes and was increasingly important at high P values. The yield of algal chlorophyll (Chl) per unit of plant nutrient was low in these lakes and Chl-nutrient relations explained less of the variance relative to published models. Invertebrate grazing potentially regulates Chi in some lakes. Typically these lakes freeze to the sediments and most do not support a permanent fishery. High ratios of organic suspended solids to Chl indicate detrital carbon contributes to the filterable carbon pool of these shallow lakes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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