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Enregistrement W3101289075 · doi:10.1038/s41598-020-76873-x

Deeper waters are changing less consistently than surface waters in a global analysis of 102 lakes

2020· article· en· W3101289075 sur OpenAlexafffund
Rachel M. Pilla, Craig E. Williamson, Б. В. Адамович, Rita Adrian, Orlane Anneville, Sudeep Chandra, William Colom, Shawn P. Devlin, Margaret Dix, Martin T. Dokulil, Evelyn E. Gaiser, Scott F. Girdner, K. David Hambright, David P. Hamilton, Karl E. Havens, Dag O. Hessen, Scott N. Higgins, Timo Huttula, Hannu Huuskonen, Peter D. F. Isles, Klaus Joehnk, Ian D. Jones, Wendel Keller, Lesley B. Knoll, Johanna Korhonen, Benjamin M. Kraemer, Peter R. Leavitt, Fabio Lepori, Martin Luger, Stephen C. Maberly, John M. Mélack, Stephanie Melles, Dörthe C. Müller‐Navarra, Donald C. Pierson, Helen V. Pislegina, Pierre‐Denis Plisnier, David C. Richardson, Alon Rimmer, Michela Rogora, James A. Rusak, Steven Sadro, Nico Salmaso, Jasmine E. Saros, Émilie Saulnier‐Talbot, Daniel E. Schindler, Martin Schmid, Svetlana V. Shimaraeva, Eugene A. Silow, Lewis Sitoki, Rubén Sommaruga, Dietmar Straile, Kristin E. Strock, Wim Thiery, Maxim Timofeyev, Piet Verburg, Rolf D. Vinebrooke, Gesa A. Weyhenmeyer, Egor Zadereev

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksToronto Metropolitan UniversityUniversity of AlbertaUniversité LavalLaurentian UniversityUniversity of ReginaInternational Institute for Sustainable Development
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKenya Marine and Fisheries Research InstituteU.S. Army Corps of EngineersInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementAnalyses et Expérimentations pour les EcosystèmesLeibniz-Institut für Gewässerökologie und BinnenfischereiUniversität InnsbruckMinistry of Business, Innovation and EmploymentCanada Research ChairsMinistry of Education and Science of the Russian FederationQueen's UniversityGordon and Betty Moore FoundationQueen's University BelfastUniversidad del Valle de GuatemalaEuropean CommissionUniversity of ReginaOklahoma Water Resources BoardGlobal Lake Ecological Observatory NetworkCanada Foundation for InnovationMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheUniversidad del ValleDeutsche ForschungsgemeinschaftCalifornia Air Resources BoardSight Research UKAndrew W. Mellon FoundationRussian Science FoundationNaturvårdsverketOklahoma Department of Wildlife ConservationNational Park ServiceNational Science FoundationMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationNational Aeronautics and Space AdministrationBelarusian Republican Foundation for Fundamental ResearchUniversity of WashingtonÖsterreichische Agentur für Internationale Mobilität und Kooperation in Bildung, Wissenschaft und ForschungWaikato Regional Council
Mots-clésOceanographyEnvironmental scienceSurface waterEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, lake surface water temperatures have warmed rapidly relative to air temperatures, but changes in deepwater temperatures and vertical thermal structure are still largely unknown. We have compiled the most comprehensive data set to date of long-term (1970–2009) summertime vertical temperature profiles in lakes across the world to examine trends and drivers of whole-lake vertical thermal structure. We found significant increases in surface water temperatures across lakes at an average rate of + 0.37 °C decade −1 , comparable to changes reported previously for other lakes, and similarly consistent trends of increasing water column stability (+ 0.08 kg m −3 decade −1 ). In contrast, however, deepwater temperature trends showed little change on average (+ 0.06 °C decade −1 ), but had high variability across lakes, with trends in individual lakes ranging from − 0.68 °C decade −1 to + 0.65 °C decade −1 . The variability in deepwater temperature trends was not explained by trends in either surface water temperatures or thermal stability within lakes, and only 8.4% was explained by lake thermal region or local lake characteristics in a random forest analysis. These findings suggest that external drivers beyond our tested lake characteristics are important in explaining long-term trends in thermal structure, such as local to regional climate patterns or additional external anthropogenic influences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations135
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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