Dissolved oxygen dynamics under ice: Three winters of high‐frequency data from <scp>L</scp>ake <scp>T</scp>ovel, <scp>I</scp>taly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under‐ice dissolved oxygen (DO) metabolism and DO depletion are poorly understood, limiting our ability to predict how changing winter conditions will affect lake ecosystems. We analyzed under‐ice DO dynamics based on high‐frequency (HF) data at two depths (5 and 25 m) for three winters (January–March 2014, 2015, and 2016) in oligotrophic Lake Tovel (1178 m above sea level; maximum depth 39 m). Specifically, we assessed diel metabolic rates based on HF data of DO, temperature, and light for winter 2016 and seasonal DO depletion rates based on HF data of DO for all three winters. For 2016, calculations of metabolic rates were possible only for 34% and 3% of days at 5 and 25 m, respectively; these metabolic rates generally indicated net heterotrophy at both depths. Low success in modeling metabolic rates was attributed to low diel DO variability and anomalous diel DO patterns, probably linked to under‐ice physical processes. Seasonal DO patterns for the three winters showed increasing, decreasing, or stable DO trends at 5 m while at 25 m patterns always showed decreasing DO trends but with different rates. Our multiyear study permitted us to hypothesize that the observed intraannual and interannual differences in DO depletion can be attributed to variable snow cover determining the penetration of radiation and thus photosynthesis. This study brings new insights to DO dynamics in ice‐covered systems, highlights the challenges linked to under‐ice lake metabolism, and advocates for a modeling approach that includes physical processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».