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Enregistrement W2735393125 · doi:10.1002/ecs2.1886

Impacts of late‐Holocene climate variability and watershed‐lake interactions on diatom communities in Lac Brûlé, Québec

2017· article· en· W2735393125 sur OpenAlexafffundabout
Karen Neil, Konrad Gajewski

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiatomHoloceneSubfossilPaleolimnologyEcologyWatershedVarveEcological successionClimate changeEnvironmental scienceSedimentPhysical geographyGeologyOceanographyGeographyBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A high‐resolution diatom analysis of a varved sediment sequence from Lac Brûlé, southwestern Québec, was used to study temporal patterns of environmental change in the late Holocene. Key periods of interest in the record included the Medieval Warm Period (~800–1300 CE ), the Little Ice Age (~1450–1850 CE ), and post‐European settlement (~1850–present). Subfossil diatom assemblages were compared to previously published pollen, cladocera, and sediment records from Lac Brûlé, revealing complex dynamics between terrestrial vegetation succession, nutrient fluxes, and trophic interactions. Generalized additive models showed a response to long‐term climate variability in the diatom record, although it was not the most influential driver of community changes at Lac Brûlé. Catchment‐mediated processes instead played the largest role in governing the structure of diatom assemblages in the lake. For example, nutrient loading following a local fire in the watershed at 1345 CE led to an abrupt and significant increase in Fragilaria spp. Human activity associated with deforestation and the Wallingford‐Back Mine (1924–1972 CE ) also had strong impacts on the landscape, which triggered further responses in the aquatic communities of Lac Brûlé.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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