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Enregistrement W2087163619 · doi:10.4319/lo.2000.45.7.1639

Interannual variation in the thermal structure of clear and colored lakes

2000· article· en· W2087163619 sur OpenAlexafffundabout
Ed Snucins

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensLaurentian UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésEnvironmental scienceSpring (device)Surface waterClimate changeColoredDeep waterAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)OceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used end‐of‐summer temperature profiles to examine the thermal structure of 86 small (<500 ha) lakes in Killarney Park, Ontario, Canada, during one cool (1997) and two extremely warm years (1998 and 1999). The main effect of the warm years, which had unusually high air temperatures during the spring, relative to the cool year was to create warmer surface waters, shallower mixing depths, and stronger metalimnetic thermal gradients in nearly all lakes. Changes in deep water temperatures differed between clear (DOC < 2 mgL 21 ) and colored (DOC < 4 mg L−1) lakes. During warm years, the volume of cold water (<10°C) was reduced in clear lakes. In colored lakes, deep water temperatures were more stable, and cold water volume actually increased during one warm year. We suggest that clear lakes will be more sensitive than colored lakes to the warming effects of climate change. Because clear lakes exhibit large thermal changes in response to small differences in DOC, they will also be more sensitive to changes in DOC levels associated with altered hydrological inputs, climate change, or acidification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations220
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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