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Enregistrement W4319313367 · doi:10.22541/essoar.167569635.57065824/v1

Causes and consequences of changing oxygen availability in lakes

2023· preprint· en· W4319313367 sur OpenAlexfundno aff
Cayelan C. Carey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Lake Ecological Observatory NetworkNational Science Foundation
Mots-clésEcosystemEnvironmental scienceWater qualityEcosystem servicesOxygenSurface waterClimate changeHydrology (agriculture)EcologyEnvironmental engineeringGeologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changing oxygen availability in lakes and reservoirs is a fundamental limnological challenge of our time, with massive consequences for freshwater ecosystem functioning and water quality. Cross-lake surveys, paleolimnological studies, and long-term monitoring records indicate that many lakes are exhibiting declines in both surface and bottom-water oxygen availability due to climate and land use change, though a few lakes are exhibiting increases in oxygen. By analyzing time series of oxygen monitoring data from ~400 lakes, I find that some lakes may be experiencing a decoupling of surface and bottom oxygen dynamics: variability in surface oxygen concentrations is decreasing in some lakes while variability in bottom oxygen concentrations is increasing. Changes in both oxygen concentrations and variability have many implications for lake functioning because oxygen concentrations control many ecosystem processes. Consequently, lake ecosystem provisioning and cultural services (e.g., drinking water, fisheries, recreation) will likely be impaired by declining oxygen, whereas the effects of changing oxygen on regulatory and supporting ecosystem services (e.g., nitrate removal through denitrification,

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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