Deciphering long‐term records of natural variability and human impact as recorded in lake sediments: a palaeolimnological puzzle
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Notice bibliographique
Résumé
Global aquatic ecosystems are under increasing threat from anthropogenic activity, as well as being exposed to past (and projected) climate change, however, the nature of how climate and human impacts are recorded in lake sediments is often ambiguous. Natural and anthropogenic drivers can force a similar response in lake systems, yet the ability to attribute what change recorded in lake sediments is natural, from that which is anthropogenic, is increasingly important for understanding how lake systems have, and will continue to function when subjected to multiple stressors; an issue that is particularly acute when considering management options for aquatic ecosystems. The duration and timing of human impacts on lake systems varies geographically, with some regions of the world (such as Africa and South America) having a longer legacy of human impact than others (e.g., New Zealand). A wide array of techniques (biological, chemical, physical and statistical) is available to palaeolimnologists to allow the deciphering of complex sedimentary records. Lake sediments are an important archive of how drivers have changed through time, and how these impacts manifest in lake systems. With a paucity of ‘real‐time’ data pre‐dating human impact, palaeolimnological archives offer the only insight into both natural variability (i.e., that driven by climate and intrinsic lake processes) and the impact of people. While there is a need to acknowledge complexity, and temporal and spatial variability when deciphering change from sediment archives, a palaeolimnological approach is a powerful tool for better understanding and managing global aquatic resources. WIREs Water 2017, 4:e1195. doi: 10.1002/wat2.1195 This article is categorized under: Water and Life > Stresses and Pressures on Ecosystems Science of Water > Water and Environmental Change Water and Life > Methods
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,010 | 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 découle