Diatom assemblages and limnological variables from 40 lakes and ponds on Bathurst Island and neighboring high Arctic islands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the influence of catchment geology, specifically differences in buffering capacity, on the limnological characteristics and surface sediment diatom assemblages from lakes and ponds from Bathurst Island, High Arctic Canada. Differences in buffering capacity exist on Bathurst Island due to a geological gradient that spans from carbonate‐bearing limestone in the east, to more stable quartz sandstone, siltstone, and shale in the west. We collected physical and chemical limnological data, as well as surface sediment diatom assemblages from nine ponds on the poorly buffered western portion of the island and combined these observations with a previously published dataset of 31 lakes and ponds, from the well‐buffered eastern region. The addition of these nine ponds expanded the pH gradient of the existing Bathurst Island dataset (pH 8.0–8.6) to pH 6.8–8.6. A regional, weighted average diatom‐inferred pH model was developed and showed strength similar to other Arctic calibration sets ( , root‐mean‐squared‐error of prediction (RMSEP) = 0.298). Given the links between climate and pH shifts in the High Arctic, the ability to reconstruct pH should be a valuable tool for future paleolimnological studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».