Lake Name or Name Lake? The etymology of lake nomenclature in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Summary The rationale for the naming of lakes has often puzzled limnologists. This problem is especially apparent in North America because the nomenclature of lakes across the continent appears to be variable, with ‘Name Lake’ occurring frequently, such as in Trout Lake, but also ‘Lake Name’, as in Lake Sunapee. We examined the potential drivers of lake naming patterns using the U.S. EPA National Lakes Assessment database of c. 1000 lakes chosen in a randomised, stratified design. Potential drivers included major limnological characteristics and geographical position relative to European settlement patterns. Of a list of 814 lakes with this binary nomenclature, almost 20% had a Lake Name, with the other 80% being a Name Lake. Across the U.S.A., lakes with larger surface areas were more likely to have a Lake Name, but there was no significant relationship between nomenclature and maximum depth. Examining naming patterns by EPA ecoregion and by state revealed that Lake Names were more common in the southern states and along the eastern seaboard, regardless of their surface area. Analysis of available databases of lake nomenclature in Europe and Canada suggests that these geographical shifts in lake names may be due to the main European colonist source countries that settled these regions, with Lake Name predominating in countries where Gaelic and Romance linguistic influences were strongest.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».