Environmental Risk Assessment and Adaptive Management Implementation in Lake Simcoe, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the problems of low deep-water oxygen concentrations and impairment of cold-water fish habitats in Lake Simcoe as a case study of a dimictic mesotrophic lake requires reduction of external phosphorus (P) loading. However, the efficiency of restoration efforts can be hindered by persistent internal P loading. This thesis develops a series of ecological and biogeochemical models, aiming at advancing our understanding of internal P recycling mechanisms in mesotrophic dimictic lakes. Special emphasis is given to sediment diagenesis processes and their interplay with the water column, macrophyte-mediated P retention, and the nutrient nearshore shunt induced by dreissenids. First, a continuous Bayesian network is presented to investigate the cause-effect relationships among physical conditions, ambient nutrient concentrations, and plankton dynamics. P sediment internal loading is subsequently quantified with a reactive-transport simulation model of the transformation of P binding forms. Sediment dynamics are then assessed under conditions of varying organic matter sedimentation and hypolimnetic oxygen levels. Finally, an integrated P mass-balance model is used to elucidate the internal P fluxes stemming from sediments, macrophytes and dreissenids. The model predicts that P diffusive fluxes from the sediments account for less than 30-35% of the exogenous P loading in Lake Simcoe. In the post-dreissenid invasion era, the limited decrease of the ice-free TP concentrations is indicative of the presence of active nutrient recycling pathways, potentially magnified by the particular morphological features and hydrodynamic patterns of Lake Simcoe, which counterbalance the direct effects of dreissenid filtration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».