A framework for <sup>210</sup> Pb model selection and its application to 37 cores from Eastern Canada to identify the dynamics and drivers of lake sedimentation rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake sedimentation rate represents a synthetic metric of ecosystem functioning. Many localized studies have reported a significant association between land use/land cover changes and lake sediment mass accumulation rates, with a few global syntheses echoing these findings at larger scales. In the literature, studies evaluating lead‐210 ( 210 Pb) for establishing sediment chronologies will report at least one of three dating models, but the constant rate of supply (CRS) model is the most widely used. However, it is often unclear how or why this model is selected, despite its influence on the interpretation of many subsequent analyses about ecosystem dynamics and functioning. It would thus be advantageous to design an objective and semi‐automated way of choosing among dating models. We measured radioisotopic activities in 37 sediment cores across four ecozones of Eastern Canada and developed an approach to assess model fit for the three commonly applied dating models. The derived chronologies were then used to evaluate the spatial and temporal variation in sedimentation rates across four ecozones in Canada (covering a surface area of 2.2 × 10 6 km 2 ). We observed a recent increase in lake sedimentation rates across most lakes, as has been observed globally, albeit with significant differences in the magnitude of sedimentation rates across ecozones. Across all lakes, we found that regional human population counts and mean annual air temperatures were significant temporal predictors of variation in mass accumulation rates. Overall, this analytical framework offers an objective approach for assessing fit and selecting among sediment age models, which contributes to a more robust quantification of sedimentation rates. With this first application, we provide a quantitative assessment of how lake sedimentation rates have varied across a northern lake‐rich region and have responded to environmental change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».