Notice bibliographique
Résumé
Introduction Eutrophication refers to enrichment of aquatic systems by inorganic plant nutrients (Wetzel, 1983; Mason, 1991). Lake eutrophication occurs when nutrient supplies, usually phosphorus (P) and nitrogen (N), are elevated over rates that occur in the absence of any system perturbation, and results in increased lake productivity. Causes of eutrophication include human (anthropogenic eutrophication) and non-human (natural eutrophication) disturbances. Marked natural eutrophication events are rare and may result from dramatic episodes, such as forest fire (e.g., Hickman et al ., 1990) and tree die-off (Boucherle et al ., 1986; Hall & Smol, 1993). Climatic shifts, such as droughts, may also concentrate lakewater nutrients or give rise to an increased contribution of nutrient-rich groundwater (e.g., Webster et al ., 1996). In most cases, however, water-quality problems are caused by anthropogenic nutrient inputs from domestic and industrial sewage disposal, farming activities and soil erosion. Eutrophication is the most widespread form of lake pollution on a global scale, and has many deleterious impacts on aquatic systems (Harper, 1992). In addition to increasing overall primary production, eutrophication causes considerable changes to biochemical cycles and biological communities. Marked changes occur at all levels in the food web and entire communities can change or die out. For example, changes in the ratio of N:P often results in primary production shifting from primarily diatoms and other smaller edible algae towards larger cyanobacteria that are better competitors for N (Tilman et al ., 1986), and more resistant to grazing (Reynolds, 1984).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».