The physical and chemical limnology of Yukon’s largest lake, Lhù’ààn Mân’ (Kluane Lake), prior to the 2016 ‘A’ąy Chù’ diversion
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing evidence that large northern lakes are rapidly changing due to climate change, descriptive baseline studies of their physicochemical properties are largely lacking, limiting our ability to detect or predict change. This study represents a comprehensive scientific assessment of the limnology of Yukon’s largest lake: Lhù’ààn Mân’ (Kluane Lake), an important waterbody for local and First Nation communities, and key habitat for trout and salmon. Water sample and instrument data generated throughout 2015 describe distinct regions within the lake and their respective seasonal variability. A deep, glacially-influenced southern basin was characterized by cold, turbid, poorly stratified, unproductive, and nutrient-poor conditions; a shallower northwestern region (Tthe Kaala Daagur (Brooks/Little Arm)) was warmer, fully mixed, and more productive; a northeast region (’Ùha K’ènji (Talbot/Big Arm)) was clear and stratified with intermediate depth, temperature, productivity, and nutrient concentrations; and a central region had intermediate physicochemical conditions relative to the other three. This variability demonstrates the need for adequate spatial (within lake) and temporal (between seasons) monitoring of large northern lakes. In 2016, glacier recession within the watershed resulted in diversion of the lake’s primary inflow (‘A’ą̈y Chù’ (Slims River)). Our results, when used together with Indigenous knowledge, form a historical reference that enables assessments of the potential ecological consequences to Lhù’ààn Mân’.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».