Establishing baseline limnological conditions in Baker Lake, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The Baker Lake Cumulative Effects Monitoring Program — also known as “Inuu’tuti” — uses both western science and Inuit Qaujimajatuqangit. The program measures any changes in Baker Lake and the waters flowing into it. These changes can result from mining activities, the way the land is used, or the warming climate. Baker Lake is a typical large Arctic lake. It is cold, low in nutrients, has plenty of oxygen for fish, and metals are very low. This project measured baseline water quality in the lake during two open water surveys in August 2015 and 2017 and one under-ice survey in May 2016. Knowing the current conditions will help to understand changes in the future. Two items of concern for residents were measured: a “fishy” taste in the water; and a salty taste in the water. The fishy taste is likely caused by a type of golden algae. These microscopic plants release substances that create a “fishy” taste and odour in the water at certain times of the year. The salty taste is noticed when low lake levels and high tides or winds at Chesterfield Inlet allow ocean water to spill into Baker Lake. The ocean water mixes with surface waters, leading to a salty taste. This was also documented in a scientific study in 1965. The results of this project showed that there was always some ocean water at depth in the lake. However, the amount of ocean water and the depth it occurred at changed over the seasons and between years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».