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Enregistrement W4239633469 · doi:10.1139/f01-108

A paleolimnological assessment of the effects of post-1970 reductions of sulfur deposition in Sweden

2001· article· en· W4239633469 sur OpenAlexvenueno aff
Anna S. Ek, Tom Korsman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaturvårdsverket
Mots-clésTotal organic carbonDeposition (geology)DiatomPaleolimnologyEnvironmental chemistrySedimentSulfurAcid depositionCarbon fibersEnvironmental scienceDissolved organic carbonChemistryEcologyGeologyBiologySoil scienceSoil waterOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of diatoms in sediment cores from 10 acidic (pH < 6) lakes in southern Sweden shows that eight of the lakes have acidified after 1950, while two lakes have not significantly acidified. However, since the 1970s, sulfur deposition has decreased by 50%, and lake water chemistry monitored since 1983 shows an initial reversal of acidification. However, the diatom data do not indicate that a general recovery in pH has occurred yet. The diatoms show that a small recovery has occurred in only one lake (pH increase from 4.7 to 4.9). The 10 lakes vary in total organic carbon content from 2 to 17 mg·L–1. According to the diatoms, the lakes with high total organic carbon (>9 mg·L–1) have not acidified as much as the lakes with lower total organic carbon (<7 mg·L–1). We ascribe this difference in response to acid deposition to the buffering capacity of organic acids. Knowledge of the role of organic acids when combined with anthropogenic acid deposition is important in predicting responses to decreasing acid deposition and the time scales required for recovery. Paleolimnological methods are shown here to provide valuable information for these purposes as well as to provide a long-term perspective on lake acidity changes needed for the evaluation of recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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