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Enregistrement W2982722737 · doi:10.1029/2019wr025019

On the Role of a Large Shallow Lake (Lake St. Clair, USA‐Canada) in Modulating Phosphorus Loads to Lake Erie

2019· article· en· W2982722737 sur OpenAlexafffundabout
Serghei A. Bocaniov, Philippe Van Cappellen, Donald Scavia

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesUniversity of WaterlooUniversity of Michigan
Mots-clésTributaryEutrophicationHydrology (agriculture)Environmental scienceNutrientPhosphorusSedimentEcologyGeologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is often assumed that large shallow water bodies are net sediment nondepositional annually and that if they have nutrient loads from multiple sources, those loads are quickly homogenized before exiting the water bodies. Where this is not the case, it impacts understanding and predicting consequences of nutrient load reductions, both for the water body and for those downstream of it. We applied a three‐dimensional ecological model to a large shallow lake, Lake St. Clair (US/Canada), to quantify the total and dissolved reactive phosphorus (TP and DRP) transport and retention, and construct tributary‐specific relationships between phosphorus load to the lake and the amount of phosphorus that leaves the lake for the three major tributaries. Lake St. Clair is situated between the St. Clair and Detroit rivers, the latter enters Lake Erie. Efforts to reduce Lake Erie's re‐eutrophication requires an understanding of nutrient transport and retention in each of its subwatersheds including those that feed indirectly via Lake St. Clair. We found that over the simulation period, the lake retained a significant portion of TP (17%) and DRP (35%) load and that TP and DRP retention was spatially variable and largely controlled by a combination of lake depth, resuspension, and plankton uptake. Compared to the Clinton and Sydenham rivers, the Thames River contributed a larger proportion of its load to the lake's outflow. However, because the lake's load is dominated by the St. Clair River, 40% reductions of nutrients from those subwatersheds will result in less than a 5% reduction in the load to Lake Erie.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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