Dissolved organic matter concentration, optical parameters and attenuation of solar radiation in high-latitude lakes across three vegetation zones
Notice bibliographique
Résumé
High-latitude lakes are usually transparent, due to their low productivity and low concentration of dissolved organic matter (DOM), but large variations in lake optical properties can be found within and between regions. We investigated the light regimes in relation to DOM in 18 oligotrophic, high-latitude lakes across mountain birch woodland, shrub tundra and barren tundra in north-west Finnish Lapland. In 12 lakes >1% of photosynthetically active radiation (PAR) reached the lake bottom, while 1% UV-B depth ranged from 0.1 to >12 m. Lakes located in barren tundra had highest transparency, lowest dissolved organic carbon (DOC) concentration and lowest DOM absorption (a440) (mean values: Kd PAR 0.3m–1, DOC 2.1mg l–1, a440 0.4m–1), while lakes in shrub tundra and mountain birch forest were less transparent (DOC 4.7 mg l–1, a440 1.4 m–1). Solar attenuation and lake transparency was best explained by a440. Our survey emphasizes the importance of catchment type on DOM characteristics and lake optics. We predict that even small changes in DOM quality may largely change the UV radiation exposure of lakes while changes in PAR may have smaller biological effects in these shallow lakes that are already illuminated to the bottom.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».