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Enregistrement W2136545450 · doi:10.14430/arctic722

Submerged Aquatic Bryophytes in Colour Lake, a Naturally Acidic Polar Lake with Occasional Year-round Ice-cover

2002· article· en· W2136545450 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ian Hawes, Dale T. Andersen, Wayne H. Pollard

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMossBenthic zoneArcticSubarctic climateEnvironmental scienceOceanographyArctic ice packSea icePhysical geographyIce formationGeologyEcologyAtmospheric sciencesBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colour Lake is a small, naturally acidic (pH 3.7) lake on Axel Heiberg Island (Canadian High Arctic) that experiences occasional year-round ice cover. We investigated the benthic vegetation of this lake, with a specific aim of determining whether the annual growth of benthic bryophytes reflects the state of summer ice cover. We found the bed of the lake to be almost completely covered by mosses or liverworts to a depth of 22 m. The mosses showed annual growth bands 10-30 mm in length, visible as changes in leaf density and size. Four to five bands retained recognizable leaves and measurable amounts of chlorophyll-a (chla), and up to 12 bands were recognizable from leaf scars. We could not find a consistent relationship between band length and persistence of ice cover for a given year. We suggest that this lack is due to the complex effects of ice cover on moss growth conditions, specifically on the water temperature and irradiance at depth. Photosynthetic characteristics of Calliergon over a range of light and temperature conditions, determined using pulse amplitude-modulated fluorometry, are presented in support of this argument. We conclude that moss banding patterns are an unreliable method of hindcasting episodic failure of ice to melt in Arctic lakes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0190,007

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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