Reconstructing the salinity and environment of the Limfjord and Vejlerne Nature Reserve, Denmark, using a diatom model for brackish lakes and fjords
Notice bibliographique
Résumé
Diatoms in surface sediments from a data set of 27 brackish lakes and nine fjords in Jutland, Denmark (range 0.2 31 g·L1 total dissolved solids (TDS)), were analysed using multivariate methods to determine response to measured parameters (depth, total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), TN/TP, salinity, water body type). Water body type, salinity, depth and TP together explained 25.3% of the variation in the diatom data and were all independently significant predictors. A diatomsalinity model (r2jack = 0.887, root mean square error of prediction = 0.246 log salinity, g·L1) was developed from the 36 sample training set and applied to fossil diatom assemblages in three sediment cores from the east Vejlerne wetland, Denmark, a nature reserve created after the damming of an embayment of the polyhaline Limfjord (~26 g·L1 TDS) in the late 19th century. The diatominferred salinity reconstructions reflect the known salinity history of the Limfjord and the freshwatersubsaline Vejlerne lakes, and appear sensitive to documented North Sea storms in the 16th and 17th centuries, which had major impacts on the brackish Limfjord herring fishery. Diatomsalinity models may be useful tools in long-term studies of coastal and estuarine areas to test hypotheses concerning aquatic resources and ecological, hydrographic, and cultural change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».