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Enregistrement W2596639275 · doi:10.1002/lol2.10036

Key differences between lakes and reservoirs modify climate signals: A case for a new conceptual model

2017· article· en· W2596639275 sur OpenAlexaff
Nicole M. Hayes, Bridget R. Deemer, Jessica R. Corman, N. Roxanna Razavi, Kristin E. Strock

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeLake ecosystemConceptual modelEcosystemEnvironmental scienceDrainage basinEnvironmental resource managementClimate modelKey (lock)EcologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lakes and reservoirs are recognized as important sentinels of climate change, integrating catchment and atmospheric climate change drivers. Climate change conceptual models generally consider lakes and reservoirs together despite the possibility that these systems respond differently to climate‐related drivers. Here, we synthesize differences between lake and reservoir characteristics that are likely important for predicting waterbody response to climate change. To better articulate these differences, we revised the energy mass flux framework, a conceptual model for the effects of climate change on lentic ecosystems, to explicitly consider the differential responses of lake versus reservoir ecosystems. The model predicts that catchment and management characteristics will be more important mediators of climate effects in reservoirs than in natural lakes. Given the increased reliance on reservoirs globally, we highlight current gaps in our understanding of these systems and suggest research directions to further characterize regional and continental differences among lakes and reservoirs.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations195
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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