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Enregistrement W2132398700 · doi:10.1139/f04-015

Twentieth century water quality trends in Minnesota lakes compared with presettlement variability

2004· article· en· W2132398700 sur OpenAlexvenueno aff
Joy M. Ramstack, Sherilyn C. Fritz, Daniel R. Engstrom

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinnesota Pollution Control Agency
Mots-clésWatershedSurface runoffWater qualityHydrology (agriculture)Environmental scienceVegetation (pathology)Physical geographySoil waterEcologyGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A diatom-based transfer function was used to reconstruct water chemistry before European settlement in 55 Minnesota lakes. The lakes span three natural ecoregions, which differ in their history of land use, as well as in surficial geology, climate, and vegetation. Postsettlement trends were compared with water chemistry change reconstructed from two presettlement core sections (circa 1750 and 1800) as a measure of natural variability. Presettlement water quality changes were generally small and nondirectional in all three ecoregions. In contrast, half of the urban lakes showed a statistically significant increase in chloride, whereas 30% of urban and 30% of agricultural region lakes record a statistically significant increase in total phosphorus between 1800 and the present. These changes, which are attributed to road salt and nutrient runoff, are strongly correlated with the percentage of watershed area that is developed (residential or urban) in the case of chloride increases and the percentage of developed (metropolitan areas) or agricultural (agricultural areas) land in the case of nutrient increases. Water quality has changed little since 1800 for lakes in the forested regions of northeastern Minnesota. The few changes that are seen in this region are likely related to natural variations in climate or catchment soils.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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