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Enregistrement W2162848247 · doi:10.1139/f2011-134

Long-term water quality changes in a multiple-stressor system: a diatom-based paleolimnological study of Lake Simcoe (Ontario, Canada)

2012· article· en· W2162848247 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jessica Hawryshyn, Kathleen M. Rühland, Roberto Quinlan, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensYork UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of EnvironmentYork University
Mots-clésDiatomPaleolimnologyEutrophicationEnvironmental scienceWater qualitySedimentEcologyClimate changeOceanographyHydrology (agriculture)GeologyBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatom-based paleolimnological techniques were used to assess long-term changes in the water quality of Lake Simcoe (Ontario, Canada) using210Pb-dated sediment cores from four sites across the lake. Modest lake-wide shifts in diatom community composition occurred in the late 19th and early 20th centuries, suggesting that early cultural disturbances (e.g., land clearance and canal construction) had relatively minor effects on Lake Simcoe water quality. However, starting in the 1930s, phosphorus loading to the lake increased, which was closely tracked by increases in diatom taxa indicative of eutrophic conditions. The most pronounced lake-wide shift in diatom assemblages occurred in the mid- to late 20th century, the nature and timing of which strongly suggested a response to regional climate warming. An additional and marked lake-wide shift in diatom assemblages occurred in the mid-1990s, coinciding with the invasion of dreissenid mussels in Lake Simcoe. Our results indicate that Lake Simcoe water quality has been affected by the interaction of numerous environmental stressors over the past two centuries, the complexity of which has been amplified by recent warming.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,112

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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