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Enregistrement W4252198957 · doi:10.1139/f00-115

Century-long effects of forest harvest on the physical structure and autotrophic community of a small temperate lake

2000· article· en· W4252198957 sur OpenAlexfundvenueno aff
Norman M. Scully, Peter R. Leavitt, S. R. Carpenter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceEcologySedimentEutrophicationTaigaPhytoplanktonTemperate climateOceanographyBiologyNutrientGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of forest clearcut and regrowth on a small (8.1 ha) stained lake were studied using a 200-year record of fossil carotenoids and chlorophylls. Comparison of high-resolution cores recovered from exposed, sheltered, and reference lake basins showed that annual laminations of sediments ceased concomitant with logging (ca. 1870-1890), indicating a fundamental change in the lake mixing regime. Biological responses to forest harvest included elimination of deepwater populations of anaerobic photosynthetic bacteria and reduced abundance of metalimnetic chrysophytes. Photosynthetic bacteria remained absent for over 100 years, while sediment laminae and chrysophytes have only returned since around 1970. In contrast, populations of epilimnetic phytoplankton (cyanobacteria, chlorophytes, cryptophytes) were unaffected by the clearcut. Analysis of sediment profiles did not reveal evidence of eutrophication or of increased flux of organic matter following watershed disturbance. Instead, fossil records were most consistent with increased wind stress, leading to deeper water column mixing in fall and reduction in deepwater anoxia, the main factor promoting sediment laminations and populations of photosynthetic bacteria. Such century-long disturbance may be common in small, stratified boreal lakes that lack physical shelter due to landforms.

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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations20
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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