Ecosystem responses of shallow thermokarst lakes to climate-driven hydrological change: Insights from long-term monitoring of periphytic diatom community composition at Old Crow Flats (Yukon, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Shallow waterbodies are abundant in Arctic and subarctic landscapes where they provide productive wildlife habitat and hold cultural and socioeconomic importance for Indigenous communities. Their vulnerability to climate-driven hydrological and limnological changes enhances a need for long-term monitoring data capable of tracking aquatic ecosystem responses. Here, we evaluate biological and inferred physicochemical responses associated with a rise in rainfall-generated runoff and increasingly positive lake water balances in Old Crow Flats (OCF), a 5600 km 2 thermokarst landscape in northern Yukon. This is achieved by analyzing periphytic diatom community composition in biofilms accrued on artificial-substrate samplers at 14 lakes collected mostly annually during 2008–2019 CE. Results reveal that diatom communities at 10 of the 14 lakes converged toward a composition typical of lakes with rainfall-dominated input waters. These include six of nine lakes that were not initially dominated by rainfall input. The shifts in diatom community composition infer rise of lake-water pH and ionic content, and they reveal that northern shallow lake ecosystems are responsive to climate-driven increases in rainfall. Based on data generated during the 12 -year-long monitoring period, we conclude that lakes located centrally within OCF are most vulnerable to rapid climate-driven hydroecological change due to flat terrain, larger lake surface area, and sparse terrestrial vegetation, which provide less resistance to lake expansion, shoreline erosion, and sudden drainage. This information assists the local Indigenous community and natural resource stewardship agencies to anticipate changes to traditional food sources and inform adaptation options.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».