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Enregistrement W2198613648 · doi:10.1017/cbo9780511763175.011

Diatoms as indicators of hydrologic and climatic change in saline lakes

2010· book-chapter· en· W2198613648 sur OpenAlexaff
S. C. Fritz, Brian F. Cumming, Françoise Gasse, Kathleen R. Laird

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeHydrology (agriculture)Environmental sciencePrecipitationAridGroundwaterSurface runoffBiotaClimate changeWater balanceEcologyGeologyGeographyOceanographyAquifer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Lakes are intricately tied to the climate system in that their water level and chemistry are a manifestation of the balance between inputs (precipitation, stream inflow, surface runoff, groundwater inflow) and outputs (evaporation, stream outflow, groundwater recharge) (Mason et al ., 1994). Hence, changes in a lake's hydrologic budget caused by climatic change have the potential to alter lake level and lake chemistry. These changes, in turn, may affect the physiological responses and species composition of the lake's biota, including diatoms. Here we review the use of diatoms as indicators of hydrologic and climatic change, with an emphasis on environmental reconstruction in arid and semi-arid regions. First we discuss linkages among climate, hydrology, lake hydrochemistry, and diatoms that form the foundation for environmental reconstruction, and then we review selected examples of diatom-based studies. Lake hydrology and hydrochemistry Lakes vary in their hydrologic sensitivity to climatic change (Winter, 1990). In basins with a surface outlet, lake-level increase is constrained by topography, and any change in input is usually balanced by outflow. Thus, in open basins, lake level fluctuates relatively little, unless hydrologic change is sufficiently large to drop water level below the outlet level. In contrast, closed-basin lakes without surface outflow often show changes in level associated with changes in the balance between precipitation and evaporation (P – E).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations120
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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