Using Water Isotope Tracers to Develop the Hydrological Component of a Long-Term Aquatic Ecosystem Monitoring Program for a Northern Lake-Rich Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Arctic lake-rich landscapes are vulnerable to climate change, but their remote locations present a challenge to develop effective approaches for monitoring hydroecological status and trends. Here, we structure the hydrological component of an aquatic ecosystem monitoring program that addresses concerns of Parks Canada (Vuntut National Park) and the Vuntut Gwitchin First Nation about changing water levels of Old Crow Flats (OCF), Yukon, Canada, a 5600-km2 thermokarst landscape recognized nationally and internationally for its ecological, historical, and cultural significance. The foundation of the monitoring program is 5 years (2007–2011) of water isotope data from 14 lakes situated in catchments that are representative of the land-cover and hydrological diversity of OCF. Isotopic compositions of input water (δI) and evaporation-to-inflow (E/I) ratios, calculated using the coupled-isotope tracer method, provide key hydrological metrics for each lake over the 5-year sampling interval. From these time series, we identify monitoring lakes that are sensitive to changes in snowmelt, rainfall, and evaporation, and demonstrate the use of the Mann-Kendall test for determining statistically significant trends in the roles of these hydrological processes on lake-water balances. These approaches will serve to identify lake hydrological responses to climate change and variability from ongoing water isotope monitoring by Parks Canada, in partnership with the Vuntut Gwitchin Government, Wilfrid Laurier University, and the University of Waterloo.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».