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Enregistrement W4399765886 · doi:10.22541/essoar.171873651.16241217/v1

Vertical mixing and light penetration regulate timing of seasonal algae blooms in a small temperate lake

2024· preprint· en· W4399765886 sur OpenAlexaff
Alireza Ghane, Leon Boegman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypolimnionSpring bloomBloomEnvironmental scienceAlgal bloomPhotic zoneOceanographyBiogeochemical cycleStratification (seeds)Water columnMixed layerTemperate climatePhytoplanktonSea iceCyclingNutrientGeologyEutrophicationEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many temperate lakes accumulate sediment derived orthophosphate (PO4) in their hypolimnion during late-summer deep-water hypoxia. In dimictic lakes, fall turnover will mix the PO4 through the watercolumn. However, the fate and transport of this primary production limiting nutrient, during winter, is unknown. Does it remain available for the spring bloom, and why does it not trigger a fall bloom? We conducted field observations and supplemented these with three-dimensional physical biogeochemical numerical simulations to gain a deeper understanding of PO4 transport and cycling within a small dimictic lake from 2011 to 2020. Our focus was particularly on the often-ice-covered season between fall and spring turnover events. We found, the sediment derived PO4 to be only a small portion (~1%) of the total PO4 load. The majority coming from mineralization (49% ice free, 29% ice covered) and tributary inflows (22%). The accumulated hypolimnetic PO4 increased the watercolumn concentration during fall turnover, but a fall bloom was not initiated, because the associated mixing transported phytoplankton beneath the photic zone. This PO4 remained available in the water column during winter and was combined with under-ice mineralized PO4 to initiate the spring bloom, in a thin stable layer beneath the ice, as solar radiation increased seasonally during spring.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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