A preliminary national analysis of some key characteristics of Canadian lakes
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of Canada’s lakes is needed to manage environmental stresses. Lake inventory and lake feature databases were used to build a national impact assessment template and assess regional typology. There are ~910 400 lakes with area ≥ 0.1 km 2 (10 ha), 37% of the Earth’s total. Lake features (number of lakes by size class, maximum depth, mean–maximum depth ratio, Secchi depth, pH, and total dissolved solids) were modeled regionally by secondary watershed (SWS) using linear regression models. Lake trout ( Salvelinus namaycush ) occurrence was analyzed as a cofactor to highlight regional links between lake characteristics and aquatic biota. Significant (R 2 from 0.231 to 0.492) regional models were obtained using area or maximum depth, lake trout occurrence, and their cross products as covariates. Analyses of fitted SWS coefficients showed that ecozones were a better predictor of lake characteristics than primary watersheds. The national typology was consistent with previous regional assessments. The regional models were used to estimate the number, area, and volume of lake trout lakes by size class and ecozone. There are ~66 500 lake trout lakes covering ~3 510 000 km 2 primarily on Boreal and Taiga Shield areas. Regional lake resource models will enable national assessment of stresses such as climate change and invasive species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».