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Enregistrement W4403053310 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102447

Long-term dynamics of dissolved oxygen and isotopic composition in Lake Erie and Lake Ontario: Implications for eutrophication and ecosystem health

2024· article· en· W4403053310 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marlene Dordoni, Johannes A. C. Barth, Leonard I. Wassenaar

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationEnvironmental scienceEcosystemLake ecosystemOceanographyTerm (time)EcologyGeologyNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study, focusing on Great Lakes Erie and Ontario, Canada, explores dissolved oxygen (DO) dynamics and its stable isotopic composition ( δ 18 O DO ) in the Great Lakes. Using historical dissolved oxygen data from 1965 to 2021, combined with synoptic isotopic data collected in the early 2000s, the research examined the spatiotemporal trends in DO and δ 18 O-DO to assess the effects of biotic and abiotic processes such as photosynthesis, respiration, and atmospheric gas exchange. The study revealed significant seasonal and depth-related variations in DO levels, with hypolimnetic hypoxia and metalimnetic oxygen minima (MOM) observed in both lakes. With its comparatively shallow depth and higher nutrient loads, Lake Erie exhibited more pronounced dissolved oxygen fluctuations, with DO levels reaching as low as 3.65 mg L −1 and δ 18 O DO values falling below +24.6 ‰. These findings indicated Lake Erie’s more dynamic metabolic environment, particularly during the thermally stratified season. In contrast, Lake Ontario showed more stable oxygen concentration levels, with occasional dissolved oxygen depletions down to 6.80 mg L −1 and δ 18 O DO values up to +32.1 ‰, suggesting more localised influences of external inputs and biological processes. This study provides a long-term perspective on dissolved oxygen status in these lakes and offers essential insights into their ecological health. This work contributes valuable data for managing and protecting the Great Lakes ecosystem.

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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,153

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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