Evidence of eutrophication in Arctic lakes
Notice bibliographique
Résumé
Lakes and ponds are dominant components of Arctic landscapes and provide food and water for northern communities. In the Greiner Lake watershed, in Cambridge Bay (Nunavut, Canada), water bodies are small (84% <5 ha) and shallow (99% <4 m deep). Such characteristics make them vulnerable to eutrophication as temperatures rise and nutrient concentrations from the greening landscape increase. Here, we investigated and compared 35 lakes and ponds in the Greiner watershed in August 2018 and 2019 to determine their current trophic states based on their chemical composition and phytoplankton communities. The ponds had higher trophic status than the lakes, but overall, most sites were oligotrophic. Lake ERA5, located upstream of any direct human influence was classified as eutrophic due to high total phosphorus (32.3 μg·L−1) and a high proportion of Cyanobacteria (42.9% of total phytoplankton biovolume). Satellite imagery suggests the lake may have been eutrophic for the last 30 years. We hypothesize that the coupled effects of catchment characteristics and elevated local snow accumulation patterns promote higher nutrient leaching rates from the soils. We recommend further analysis and monitoring as eutrophication could become more widespread with ongoing climate change and the associated increases in temperature, precipitation, and catchment–lake coupling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».