Empirical modelling of lake water‐temperature relationships: a comparison of approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. As a result of the role that temperature plays in many aquatic processes, good predictive models of annual maximum near‐surface lake water temperature across large spatial scales are needed, particularly given concerns regarding climate change. Comparisons of suitable modelling approaches are required to determine their relative merit and suitability for providing good predictions of current conditions. We developed models predicting annual maximum near‐surface lake water temperatures for lakes across Canada using four statistical approaches: multiple regression, regression tree, artificial neural networks and Bayesian multiple regression. 2. Annual maximum near‐surface (from 0 to 2 m) lake water‐temperature data were obtained for more than 13 000 lakes and were matched to geographic, climatic, lake morphology, physical habitat and water chemistry data. We modelled 2348 lakes and three subsets thereof encompassing different spatial scales and predictor variables to identify the relative importance of these variables at predicting lake temperature. 3. Although artificial neural networks were marginally better for three of the four data sets, multiple regression was considered to provide the best solution based on the combination of model performance and computational complexity. Climatic variables and date of sampling were the most important variables for predicting water temperature in our models. 4. Lake morphology did not play a substantial role in predicting lake temperature across any of the spatial scales. Maximum near‐surface temperatures for Canadian lakes appeared to be dominated by large‐scale climatic and geographic patterns, rather than lake‐specific variables, such as lake morphology and water chemistry.
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.
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) | 0,001 | 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 découle