Evaluating diatom‐derived Holocene pH reconstructions for Arctic lakes using an expanded 171‐lake training set
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Inference models from diatoms preserved in lake sediments can be used to reconstruct long‐term pH changes to better understand the process of lake ontogeny. An expanded diatom training set was developed using taxonomically harmonized modern assemblages in surface sediments of 171 lakes spanning a variety of geological and climatic settings across the Canadian Arctic. Lake‐water pH emerged as a significant variable and the most influential in structuring diatom assemblages. The resulting two‐component weighted‐averaging partial least squares pH inference model performs strongly, even after identifying effects of spatial autocorrelation at distances <20 km. The model was then applied to three dated Holocene diatom stratigraphies from Arctic regions of contrasting bedrock geology and buffering capacity, and the significance of the pH reconstructions was assessed. At Lake CF3 in a poorly buffered catchment, a gradual but significant pH decline begins 5000 years after lake inception, coincident with regional Late Holocene cooling. Reconstructions for two well‐buffered, more alkaline sites were not significant, probably due to poor analogues and other factors driving changes in diatom assemblages. Due to sparse soil and vegetation in these and other Arctic basins, bedrock composition is the most important regulator of Holocene pH, and only in poorly buffered lakes does pH primarily represent a climate signal.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle