Climate as a driver of increasing algal production in Lake of the Woods, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Paterson AM, Rühland KM, Anstey CV, Smol JP. 2017. Climate as a driver of increasing algal production in Lake of the Woods, Ontario, Canada. Lake Reserv Manag. 33:403–414.Lake of the Woods (LOW) is a large, transboundary lake that straddles the provinces of Ontario and Manitoba, and the state of Minnesota. Although algal blooms have been reported in the lake since the early 1800s, monitoring data and anecdotal evidence suggest that toxic, cyanobacterial blooms have increased in frequency and intensity in recent years. However, total phosphorus inputs from the lake's primary tributary, the Rainy River, have declined significantly since the late 1960s. We explore this disconnect by examining spectrally-inferred determinations of chlorophyll a (Chl-a) in lake sediment cores, as a measure of past changes in aquatic primary production. Beginning in the late 1970s to early 1980s, inferred Chl-a increased at 5 impact sites in the north end of LOW that currently experience cyanobacterial blooms in late summer and autumn. In contrast, no change in Chl-a was observed at an oligotrophic reference site with much lower cyanobacteria biomass. At the impact sites, Chl-a generally showed no significant relationship to long-term trends in diatom-inferred total phosphorus concentrations, but was significantly and positively correlated to climatic variables, including mean annual air temperature at all sites and total annual precipitation at 4 sites. These data suggest that climate change may exacerbate algal blooms in this moderately-enriched lake. The results also show that the effects of climate change on aquatic production may be enhanced at sites with higher nutrient concentrations, likely because of positive feedbacks between cyanobacteria biomass, water temperature and nutrient availability. The impact of climate change should be considered carefully in future management initiatives.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».