Modeling dissolved organic carbon mass balances for lakes of the Muskoka River Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the flux of dissolved organic carbon (DOC) into and out of lakes are important to the biogeochemistry of aquatic environments. The ability to estimate or model DOC fluxes and concentrations in lakes and other surface waters is of great benefit for investigations of aquatic systems. Spatial attributes of catchments were derived using GIS techniques and combined with published DOC mass balance models from 20 small study catchments and seven lakes to estimate DOC concentrations for hydrologically connected lakes (i.e. connected by surface or ground waters) of the Muskoka River Watershed, a large tertiary watershed (904 lakes) in southern Ontario. Predicted DOC concentrations were very dependent on the method used to estimate wetland area. When a Rapid Assessment Technique (RAT) was used to estimate wetland area, predicted and observed DOC concentrations were linearly related. Most of the DOC residuals were < 1 mg L−1. Inclusion of riparian wetlands or small lakes in the contributing catchments resulted in a slight improvement of model predictions, but not beyond the variability of the model. Model predictions of DOC were reasonable (according to model fit and residuals), especially considering it was a regional-scale study, but substantial variability was still unaccounted for. Applying the model to other regions with similar landscapes (i.e. other watersheds on the Precambrian Shield in North America and Nordic countries) is feasible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».