Notice bibliographique
Résumé
Abstract In dimictic lakes, the stable density stratification during summer and winter inhibits vertical mixing of nutrients and oxygen. This favors the development of hypolimnetic hypoxia, which degrades cool‐water fish habitat and enhances nutrient mineralization from the sediments. Fall and spring turnover events, therefore, provide a crucial biannual link between surface and bottom waters. However, the physical processes occurring to mix lakes during turnover events remain comparatively uninvestigated. In this study, long‐term field observations were supplemented with output from a three‐dimensional numerical model, to better understand turnover events within a small temperate lake during 2011–2017. Mid‐basin penetrative convection, sidearm convection, and wind‐induced mixing were identified, with mid‐basin convection likely contributing the most to turnover events; a typical side‐arm convective plume had 2% (spring) to 4% (fall) of the mass flux compared to those at mid‐basin. During fall turnover, wind shear only mixed the upper 35% of the surface mixed layer, with convection acting to deepen below. During spring turnover, ice‐cover sheltered the lake from wind, causing convection to be the only process occurring and lengthening the turnover duration (~ 51 d) compared to fall (~ 13 d).
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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 | 0,002 | 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 ».