Developing diatom‐based inference models to assess lake ecosystem change along a gradient of metal smelting impacts: Sudbury lakes revisited
Notice bibliographique
Résumé
Mining and smelting activities have strongly influenced the Sudbury region (Ontario, Canada) since the late 19th century, leading to acidification and metal contamination in many local ecosystems. Regulations on restricting acidic emissions were enacted in the 1970s, after which a considerable volume of paleolimnological work was completed to study the impacts of acidification on Sudbury‐region lakes and their subsequent biological recovery. Twenty years after the last regional diatom‐based assessment, many lakes have undergone large changes in limnological variables, including increases in pH and dissolved organic carbon concentrations, as well as decreases in metal concentrations. Additionally, these lakes are under the potential impacts of newly emerging environmental stressors such as climate warming and road salt contamination. Here, we revisited a suite of Sudbury‐region lakes (n = 80) to examine the relationships between their current water chemistry and diatom assemblages preserved in surface sediments using a canonical correspondence analysis. Although the pH gradient in our study lakes is shorter (pH ~1.4) than in earlier calibration studies conducted in this region, lake water pH was still identified as the strongest environmental variable shaping diatom distributions and was used to construct a robust inference model (R2boot = 0.73; RMSEP = 0.32). By assessing ecological changes experienced by a subset of these Sudbury‐region lakes (n = 33) over the past few decades, we identified two major trends: an overall increase in diatom‐inferred pH and a rise in the relative abundance of planktonic taxa. Our study provides useful insights into the autecology of major diatom taxa in acidified waters and highlights the importance of considering other anthropogenic stressors when assessing the recovery response of acid‐impacted systems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».