Relationships between dissolved organic carbon concentrations, weather, and acidification in small Boreal Shield lakes
Notice bibliographique
Résumé
We used multiple linear regression analyses to explore empirical relationships between dissolved organic carbon (DOC) concentrations, weather, and acidification in long-term data sets from 12 small Boreal Shield lakes in Ontario, Canada. In two lakes in which pH changes have been very large (4.5 to ~6.0), pH explained most of the temporal variation in DOC concentrations. In the remaining lakes, long-term average previous temperature (on the scale of a decade or more) was usually the best explanatory variable for DOC concentrations. Lake-specific multiple regression models constructed from long-term and short-term attributes of weather (long-term average previous temperature and precipitation, winter–spring precipitation, summer precipitation, summer sunshine) and pH explained between 41% and 96% of the temporal variation in DOC concentrations during the entire monitoring period for these lakes (n = 16–26 years). Multiple regression models considering only the period common to all lakes, 1987 to 2003 (n = 16–17 years), explained 35%–96% of the variation in DOC concentrations. The importance of long-term and short-term attributes of weather in explaining temporal variations in DOC concentrations suggests that changes in climate will have large effects on lake clarity; however, the interactions between weather-related effects may be very complex.
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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 | 0,000 | 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 ».