Deepwater dissolved oxygen shows little ecological memory between lake phenological seasons
Notice bibliographique
Résumé
Depletion of deepwater dissolved oxygen (DO) in lakes has become increasingly prevalent and severe because of many external stressors, potentially threatening human-derived ecosystem services ranging from drinking water quality to fisheries. Using year-round, high-frequency DO data from 12 dimictic lakes, we compared 3 measures of deepwater DO depletion during winter and summer: DO depletion rate, DO minimum, and hypoxia duration. Hypoxia (DO < 3 mg L−1) occurred in over half of the lakes and persisted an average of 83% longer in summer than in winter. While we found no difference in DO depletion rates between winter versus summer, these rates were significantly related to lake morphology in winter but trophic state in summer. In assessing cross-seasonal linkages, we found limited evidence for significant legacy effects in deepwater DO availability. Only fall mixing efficacy significantly responded to the previous summer’s minimum DO saturation, but it always reached moderate to high DO replenishment levels (>65%) regardless of the previous summer’s DO depletion severity. This lack of ecological memory in deepwater DO depletion across seasons suggests that deepwater DO largely resets during spring and fall mixing periods in most years in these dimictic lakes. Understanding the patterns and drivers in deepwater DO depletion in both winter and summer is a key step forward for predicting future chemical and biological consequences of seasonal DO depletion and managing lake ecosystem health, as well as the effects that climate change may have on these patterns.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».