Long‐term patterns of dissolved organic carbon in lakes across eastern Canada: Evidence of a pronounced climate effect
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed the 21‐yr dynamics of dissolved organic carbon (DOC) in 55 lakes during ice‐free periods in five regions across eastern Canada in relation to total solar radiation (TSR), precipitation, air temperature, sulfate deposition (SO4), Southern Oscillation Index (SOI), North Atlantic Oscillation, and Pacific Decadal Oscillation (PDO). A synchronous pattern in DOC was found among lakes within each region; however, a synchronous pattern in DOC was not found among regions, except for Kejimkujik and Yarmouth. Long‐term trends of increasing or decreasing DOC concentration were not evident except at the Experimental Lakes Area (ELA), where an increase in DOC correlated with a decrease in summer TSR and an increase in summer precipitation. Annual mean temperature increased at the Nova Scotia and Turkey Lakes Watershed regions (TLW) over the study period, but there was no corresponding change in DOC. TSR and precipitation were important explanatory variables across all regions, except for the TLW. Summer TSR, or annual TSR, had a negative relationship, while summer precipitation had a positive relationship with the temporal DOC pattern in all regions except TLW. TSR and precipitation explained 78%, 49%, and 84% of the variation in the long‐term DOC patterns at Dorset, ELA, and Nova Scotia (NS) regions, respectively. In contrast, the long‐term pattern in DOC at TLW was only weakly related to SOI and PDO.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».