Assessing hypolimnetic oxygen concentrations in Canadian Shield lakes: Deriving management benchmarks using two methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to predict hypolimnetic dissolved oxygen concentrations in lakes and to track changes in concentrations over time in response to known environmental stressors is critical for effective lake management. The background concentrations of deepwater oxygen, in particular, provide important management benchmarks for assessing the impact of current and future shoreline residential development on water quality. Background can be defined as the conditions that exist in the absence of, or prior to, human influence. We compare 2 models commonly used to predict end-of-summer, volume-weighted hypolimnetic oxygen (VWHO) concentrations in Canadian Shield lakes. The paleoecological and empirical models are evaluated in their ability to predict present-day VWHO concentrations, and then compared in their predictions of background VWHO concentrations and in predictions of changes in VWHO from background to present-day conditions. The predictive power of the 59-lake paleoecological model (jackknifed r2 = 0.51, RMSEP = 2.18 mg/L) is comparable to other models that have used chironomids to predict the degree of hypolimnetic anoxia in lakes but is lower than that produced by the empirical modelling approach (r2 = 0.87, SE = 1.04 mg/L). However, this discrepancy may be offset by the enhanced realism of the paleoecological model, including its ability to predict declines in VWHO over time. The combined use of the paleoecological and empirical modelling approaches may allow lake managers to examine changes in deepwater oxygen concentrations in response to a single “targeted” stressor (e.g., residential shoreline development) and to multiple environmental stressors (e.g., climate change, hydrological management).
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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) | 0,001 | 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 ».