Distribution of freshwater diatoms in 64 Labrador (Canada) lakes: speciesenvironment relationships along latitudinal gradients and reconstruction models for water colour and alkalinity
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of modern diatom assemblages in surficial sediments of 64 Labrador (Canada) lakes across broad vegetational biomes was studied in order to explore speciesenvironment relationships and to develop transfer functions for paleoenvironmental reconstruction. The study sites were situated along a latitudinal gradient (51°27' to 57°37' N) and classified according to six catchment vegetation types: wetland (peatland) forest, spruce/fir forest, lichen woodland, foresttundra, coastal tundra, and tundra. Canonical correspondence analysis revealed that among 28 environmental variables determined for each site, water colour and alkalinity accounted for most of the variance in the diatom data. Using weighted-averaging partial least squares techniques, we developed transfer functions for inference of water colour (CLR) (r2jack= 0.85, root mean square error of prediction (RMSEP) = 0.18log(CLR + 1) or 1.51 Pt units) and alkalinity (ALK) (r2jack= 0.63, RMSEP = 0.25log(ALK + 1) or 1.78 µeq·L1) from the percent abundance of the 132 most abundant diatom taxa. By determining diatom distribution in relation to more detailed vegetation types within the boreal forest zone (wetland forest, spruce/fir forest, and lichen woodland), this calibration data set demonstrated the potential of these assemblages for revealing more subtle changes in lake catchment vegetation over time.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».