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Enregistrement W2493827308

Development and application of the FAB model to calculate critical loads of S and N for lakes in the Killarney Provincial Park (Ontario, Canada)

2000· article· en· W2493827308 sur OpenAlexfundaboutno aff
Atle Hindar, M Posch, John M. Gunn

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentMinistry of Natural Resources
Mots-clésGeographyEnvironmental scienceEnvironmental protection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Sudbury, Canada, large reductions in sulfur emissions have resulted in reduced critical load exceedances and partial recovery of many lakes in the Killarney Provincial Park. The First-order Acidity Balance (FAB) model to calculate critical loads (CLs) for surface water includes the potential acidifying part of nitrogen, and takes into account the retention of nitrogen in both the terrestrial and aquatic part of the catchment. We have applied the FAB model to Killarney-lakes, and critical load functions for 43 lakes in the Park have been calculated. The model has been modified to include in-lake retention of nitrogen in upstream lakes in the calculation of CLs. This resulted in increased aquatic retention of nitrogen, giving higher CLs and thus making lakes in chains less sensitive to nitrogen deposition. Including upstream lakes in a simple manner increased the estimate of in-lake N retention by 47% on average and the lake-system method increased this estimate by 73% on average. Critical loads for nitrogen vary substantially within the Park, from 49 to 2472 meq m¯² yr¯¹. On the average N retained in the lake/sediment system (Nlake) was 57% of N deposited according to the modified model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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