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Enregistrement W2020639621 · doi:10.1046/j.1365-2427.2002.00775.x

Regional and hierarchical perspectives of thermal regimes in subarctic, Alaskan lakes

2002· article· en· W2020639621 sur OpenAlexaff
J. A. Edmundson, Asit Mazumder

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesExxon Valdez Oil Spill Trustee Council
Mots-clésGlacial periodGlacial lakePhysical geographyEnvironmental scienceWater columnPermafrostTurbidityGlacierLatitudeHydrology (agriculture)GeologyOceanographyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. We examined 60 clear, stained and glacial lakes in Alaska to quantify the relative importance of climate setting, morphometry, transparency, and lake typology influences on various thermal characteristics including duration of growing season, water temperature, mixing depth ( MD ) and heat content. We used analysis of variance ( ANOVA ) to test for differences in thermal characteristics in association with lake type and employed simple and multiple regression techniques to determine functional relationships between variables. 2. Latitude accounted for 60% of the total variance in length of growing season. Although the date of maximum heat content was consistent among lake types, stained lakes had longer growing seasons compared with clear and glacially turbid lakes. 3. Maximum water temperatures were approximately 3 °C higher in stained lakes and 3 °C lower in glacial lakes compared with clear lakes. Mean water column temperature was significantly lower in glacial lakes (5.9 °C) compared with clear lakes (7.4 °C), but there was no statistical difference between clear and stained lakes (7.2 °C) or between stained and glacial lakes. Maximum surface temperatures were positively related ( r 2 =0.51) to colour (humic stain), but negatively related ( r 2 =0.40) to inorganic turbidity (glacial silt). 4. Only about half of the lakes in our data set underwent summer stratification. None of the glacial lakes developed a distinct thermocline, but stained lakes had shallower MD s (mean 8 m) than clear lakes (mean 12 m). Thus, the MD to total depth ratio for glacial lakes was unity compared with mean values of 0.66 for clear lakes and 0.34 for stained lakes. Fetch explained a significant fraction (51%) of the total variance in MD . Considering all lakes, MD was inversely related to transparency (Secchi depth). In contrast, considering only stratified clear and stained lakes, MD was positively related to Secchi depth ( SD ), the fraction of the total variance explained was 23%. The sign of the slope was dependent on the mixture of lake types. 5. Despite significant ( ANOVA ) differences in water temperatures, growing season, and MD s among the three lake types, there were no statistical differences in the summer heat budget associated with lake type. In addition, heat budgets were poorly correlated with lake area, depth and volume. In contrast, mean water column temperature was strongly and inversely related ( r 2 =0.77) to mean depth. 6. Potential explanations for the similarity in summer heat budget among lake types and weak correlation with morphometry were attributed to different patterns in vertical heat distribution associated with lake typology (colour and turbidity) differences. 7. Multiple linear regression including climatic (latitude and altitude), morphometric, and lake typology (colour and turbidity) factors demonstrated a hierarchical (climate–morphometry–typology) regulation of growing season characteristics, water temperatures, stratification and heat retention. A regional and hierarchical framework for lake thermal characteristics adds to our understanding of potential responses to climatic change and may be important for regional management objectives for fisheries.

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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations71
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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