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Enregistrement W2008161123 · doi:10.1139/f05-016

Inferring sedimentary chlorophyll concentrations with reflectance spectroscopy: a novel approach to reconstructing historical changes in the trophic status of mountain lakes

2005· article· en· W2008161123 sur OpenAlexvenueno aff
Biplob Das, Rolf D. Vinebrooke, Arturo Sánchez‐Azofeifa, Benoît Rivard, Alexander P. Wolfe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelChlorophyll aChlorophyllEnvironmental scienceReflectivityGeologyOceanographyEcologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reflectance spectroscopy has made it possible to rapidly and nondestructively assess the chlorophyll content of plants and natural waters. However, to date this approach has not been applied to chlorophyll and chlorophyll derivatives preserved in lake sediments. Here, we explore the relationships between visible-near-infrared spectral properties of lake sediments and measured pigment concentrations for lakes that have been exposed recently to anthropogenic nitrogen deposition. Down-core decreases in pigment concentrations and changes in reflectance properties effectively chronicle increases in whole-lake primary production since 1950. Specifically, reflectance spectra of sediments from four alpine lakes in Rocky Mountain National Park (Colorado Front Range, USA) preserve salient troughs near 675 nm that covary in magnitude with concentrations of chlorophyll a and associated pheopigments. The area of the trough in reflectance between 600 and 760 nm best explains the sum of total chlorophyll a and its derivatives (r 2 = 0.82, n = 23, P < 0.01). This result suggests that chlorophyll a preserved in lake sediments can be remotely sensed using a simple index derived from reflectance spectroscopy, thus providing a new paleolimnological strategy for rapid exploratory assessments of changing lake trophic status.

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)0,000
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations71
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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