Water color affects the stratification, surface temperature, heat content, and mean epilimnetic irradiance of small lakes
Notice bibliographique
Résumé
The effects of water color on lake stratification, mean epilimnetic irradiance, and lake temperature dynamics were examined in small, north-temperate lakes that differed widely in water color (1.5–19.8 m –1 ). Among these lakes, colored lakes differed from clear lakes in the following ways: (i) the epilimnia were shallower and colder, and mean epilimnetic irradiance was reduced; (ii) the diel temperature cycles were more pronounced; (iii) whole-lake heat accumulation during stratification was reduced. The depth of the epilimnion ranged from 2.5 m in the clearest lake to 0.75 m in the most colored lake, and 91% of the variation in epilimnetic depth was explained by water color. Summer mean morning epilimnetic temperature was ~2 °C cooler in the most colored lake compared with the clearest lake. In clear lakes, the diel temperature range (1.4 ± 0.7 °C) was significantly (p = 0.01) less than that in the most colored lake (2.1 ± 1.0 °C). Change in whole-lake heat content was negatively correlated with water color. Increasing water color decreased light penetration more than thermocline depth, leading to reduced mean epilimnetic irradiance in the colored lakes. Thus, in these small lakes, water color significantly affected temperature, thermocline depth, and light climate.
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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 | 0,001 |
| 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 ».