Winter Limnology: How do Hydrodynamics and Biogeochemistry Shape Ecosystems Under Ice?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ice‐cover period in lakes is increasingly recognized for its distinct combination of physical and biological phenomena and ecological relevance. Knowledge gaps exist where research areas of hydrodynamics, biogeochemistry and biology intersect. For example, density‐driven circulation under ice coincides with an expansion of the anoxic zone, but abiotic and biotic controls on oxygen depletion have not been disentangled, and while heterotrophic microorganisms and migrating phytoplankton often thrive at the oxycline, the extent to which physical processes induce fluxes of heat and substrates that support under‐ice food webs is uncertain. Similarly, increased irradiance in spring can promote growth of motile phytoplankton or, if radiatively driven convection occurs, more nutritious diatoms, but links between functional trait selection, trophic transfer to zooplankton and fish, and the prevalence of microbial versus classical food webs in seasonally ice‐covered lakes remain unclear. Under‐ice processes cascade into and from the ice‐free season, and are relevant to annual cycling of energy and carbon through aquatic food webs. Understanding the coupling between state transitions and the reorganization of trophic hierarchies is essential for predicting complex ecosystem responses to climate change. In this interdisciplinary review we describe existing knowledge of physical processes in lakes in winter and the parallel developments in under‐ice biogeochemistry and ecology. We then illustrate interactions between these processes, identify extant knowledge gaps and present (novel) methods to address outstanding questions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».