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Enregistrement W2899915846 · doi:10.1017/qua.2018.99

A high-resolution paleolimnological study of climate and human impacts on Lac Noir, Québec, over the past 1000 yr

2018· article· en· W2899915846 sur OpenAlexafffundabout
Karen Neil, Konrad Gajewski

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiatomTsugaPaleolimnologyHoloceneEcosystemProductivityEcologyNutrientPollenDisturbance (geology)FragilariaPhysical geographyEnvironmental scienceClimate changeVegetation (pathology)Nutrient cycleGeologyOceanographyGeographyPhytoplanktonBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diatom assemblages in lake sediments of Lac Noir, southwestern Québec, were studied at a resolution of 10 yr to determine principal drivers of primary producers for the past ~1000 yr. Generalized additive modeling revealed strong links between broadscale climate intervals of the late Holocene, forest composition, and diatom flora. During the Medieval Warm Period (~AD 1200) and onset of the Little Ice Age (~AD 1450), increases in Tabellaria flocculosa str. IIIp at the expense of Discostella stelligera reflected low lake productivity. At AD 1630, an abrupt shift to cooler temperatures and dry conditions triggered a decline in hemlock ( Tsuga ), replaced by disturbance and cool-adapted taxa. Greater nutrient availability and soil erosion in the catchment led to a corresponding and rapid increase in diatoms with higher optima for nitrogen, such as Asterionella formosa and Fragilaria crotonensis . After AD 1870, an increase in pollen of taxa associated with disturbances signaled the arrival of Euro-Canadians, and associated nutrient inputs to the lake triggered increases in S tephanodiscus minutulus and Achnanthidium minutissimum . Overall results of the study indicate that climate played an important underlying role in lake-ecosystem dynamics; however, disturbances affecting forest composition had more direct influences on the diatom communities of Lac Noir.

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)0,002
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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