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Enregistrement W1998655018 · doi:10.1073/pnas.0806481105

Recent climate extremes alter alpine lake ecosystems

2008· article· en· W1998655018 sur OpenAlexaffabout
Brian Parker, Rolf D. Vinebrooke, David W. Schindler

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEcosystemPhytoplanktonBiomass (ecology)Lake ecosystemSnowmeltEcologyBiodiversityAquatic ecosystemClimate changeLimnologyOceanographyNutrientBiologySurface runoffGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we show that alpine lake ecosystems are responsive to interannual variation in climate, based on long-term limnological and meteorological data from the Canadian Rockies. In the 2000s, in years with colder winter temperatures, higher winter snowfall, later snowmelt, shorter ice-free seasons, and dryer summers, relative to the 1990s, alpine lakes became clearer, warmer, and mixed to deeper depths. Further, lakes became more dilute and nutrient-poor, the latter leading to significant declines in total phytoplankton biomass. However, increased concentrations of dissolved organic carbon in lake water stimulated the appearance of small mixotrophic algal species, partially offsetting the decline in autotrophic phytoplankton biomass and increasing algal species richness. The climate regime in the 2000s altered the physical, chemical, and biological character and the function of high-elevation aquatic ecosystems. Forecasts of increased climatic variability in the future pose serious ramifications for both the biodiversity and ecosystem function of high-elevation 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 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations164
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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