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Enregistrement W2103337348 · doi:10.1139/f00-124

Forest fire induced impacts on phosphorus, nitrogen, and chlorophyll <i>a</i> concentrations in boreal subarctic lakes of northern Alberta

2000· article· en· W2103337348 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Preston McEachern, Ellie E. Prepas, J. J. Gibson, W. Paul Dinsmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental sciencePhosphorusSubarctic climateChlorophyll aBiogeochemistryEnvironmental chemistryNitratePhytoplanktonHydrology (agriculture)NutrientDissolved organic carbonBorealAmmoniumNitrogenChemistryEcologyBotanyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biogeochemistry of 10 headwater lakes in burnt peatland-conifer catchments and 14 in unburnt catchments was evaluated throughout a summer 2 years following forest fire in a boreal subarctic region of northern Alberta. Cation exchange within burnt catchments resulted in proton flux and a 9% reduction in mean pH. Lakes in burnt catchments contained more than twofold higher (P << 0.01) mean concentrations of total, total dissolved, and soluble reactive phosphorus, 1.5-fold higher (P << 0.01) concentrations of dissolved organic carbon, and more than 1.2-fold higher (P < 0.05) concentrations of total and total dissolved nitrogen, nitrate + nitrite, and ammonium compared with reference lakes. Total phosphorus concentration explained 86% of the variance in reference lake chlorophyll concentration but was not related to chlorophyll concentration in burnt lakes. Analysis of chlorophyll - total phosphorus residuals suggested that algae in burn-impacted lakes were light limited. With the addition of five lakes burnt between 1961 and 1985, time since disturbance and percent disturbance combined explained 74% of the variance in total phosphorus among burnt lakes. Fire caused increased flux of materials to the study lakes with slow recovery over decades.

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)0,000
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations108
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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