MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2332164575 · doi:10.1139/f2011-013

Water chemistry and dissolved organic carbon trends in lakes from Canada’s Atlantic Provinces: no recovery from acidification measured after 25 years of lake monitoring

2011· article· en· W2332164575 sur OpenAlexaffvenueabout
Thomas A. Clair, Ian F. Dennis, Robert Vet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonSulfateAcid neutralizing capacityAcid depositionBedrockDeposition (geology)Total organic carbonEnvironmental scienceAcid rainEnvironmental chemistryWater chemistrySoil waterHydrology (agriculture)ChemistryEcologyGeologySedimentSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed chemistry trends for 66 Atlantic Canada lakes using data collected from 1983 to 2007, as well as from 1990 to 2007 and 2000 to 2007 for the original 66 and a further 25 lakes that were later added to the network. Though receiving the lowest acid deposition in eastern North America, the region’s waters are seriously affected by acid rain because of poorly buffering soils and bedrock. Earlier work had shown that despite large decreases in sulfate deposition, lake pH and calculated acid neutralization capacity (ANCc) had not increased as they had elsewhere in North America and Europe. Despite a 50% decrease in acid deposition, a further 10 years of lake chemistry data showed a regional increase in ANCc only at the beginning of the sampling period but no increase since the early 1990s. There were also no increases in pH and base cations in the region’s lakes. We show a regional increase in Gran titration ANC (ANCG) from 2000 to the present, which we ascribe to increases in dissolved organic carbon that is probably due to a regional increase in annual air temperatures.

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)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations78
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207