Lake water chemistry and its relationship to shoreline residential development and natural landscape features in Algonquin Provincial Park, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is a scarcity of long-term chemical monitoring data for lakes in Algonquin Provincial Park (APP), with minimal understanding of the impacts of cottage-leases (e.g., cottage lots, campgrounds, and commercial leases) on lake water chemistry. We examine spatial patterns in water chemistry and landscape features of 32 reference and 22 cottage-lease lakes in APP. Multivariate techniques were used to examine differences in water chemistry, and to identify the subset of landscape features that best explain this variability. Breakpoint analysis was used to examine the relationship between gradients of water chemistry and specific landscape features. Lakes were separated along a primary gradient of ions and pH and a secondary gradient of nutrients and colour. These gradients were best explained by a combination of six landscape features (wetlands, elevation, lake depth, road length, and coniferous trees). Except for chloride, there was no statistically significant difference in water chemistry between cottage-lease and reference lakes. A roughly west-to-east gradient in catchment vegetation and lake chemistry was related to the location of the Algonquin Dome, a natural geological feature in APP, and the park’s glacial history. These results emphasize the importance of the park’s topography in influencing regional water chemistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».