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Enregistrement W3126729524 · doi:10.1080/20442041.2020.1843930

Intense variability of dissolved oxygen and temperature in the internal swash zone of Hamilton Harbour, Lake Ontario

2021· article· en· W3126729524 sur OpenAlexafffundabout
Bryan Flood, Mathew G. Wells, Jonathan D. Midwood, Jill L. Brooks, Yulong Kuai, Jingzhi Li

Notice bibliographique

RevueInland Waters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalCarleton UniversityFisheries and Oceans CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaGreat Lakes Protection Fund
Mots-clésSwashHarbourHydrology (agriculture)Environmental scienceOxygenOceanographyGeologyGeomorphologyChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermocline of large, stratified lakes is constantly sloshing along the sloping bed, creating a spatially variable internal swash zone. Temperature and dissolved oxygen vary rapidly here, potentially impacting fish habitat on timescales of hours. Large spatial differences in the time-dependent variance of temperature around Hamilton Harbour, Lake Ontario, Canada, were partly controlled by basin shape and bathymetry. The temporal variability was nearly twice as large at sites along the mildly sloping, narrow, upwind end of the basin relative to those at a similar depth at the steeper, broad, downwind end. Because the thermocline and oxycline were coincident, the same physical mechanisms resulted in a dissolved oxygen variance also twice as great at the mild slope compared to the steeper slope. Frequent hypoxic events occurred throughout the internal swash zone, drastically reducing the availability of fish habitat for anoxia-intolerant species. In the dynamic littoral zone, weekly measurements would overlook the acute temporal variability of temperature and dissolved oxygen. Here, we demonstrate that field observations and 3-dimensional (3D) hydrodynamic modelling can predict how basin morphometry affects internal seiche dynamics and spatial variability of internal swash zones.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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