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Enregistrement W4403309247 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102454

Assessing water clarity status and long-term trends in North America’s largest lakes using ESA’s Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI) products

2024· article· en· W4403309247 sur OpenAlexaffvenueabout
Caren Binding, Matt Morison, Michael J. Sayers, Karl R. Bosse, Xinhua Zhu, Chuiqing Zeng, Theenathayalan Varunan

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYClimate changeTerm (time)Environmental scienceOceanographyClimatologyGeographyPhysical geographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water clarity, as measured by Secchi disk depth (ZSD) or diffuse attenuation (Kd), is an important indicator of a lake's ecosystem state and can be reliably retrieved using satellite remote sensing. By combining data from multiple satellite missions, the European Space Agency's Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI) aims to deliver stable, long-term, satellite data products suitable for trend assessments. Here we demonstrate the value of OC-CCI products for reporting on water clarity status and long-term trends in North America's largest lakes. Extensive matchups between the OC-CCI Kd at 490 nm (Kd490) and in situ ZSD observations spanning 25 years enabled robust multi-lake validation of ZSD retrievals over a wide range of water clarity conditions (R2 = 0.9, MAPE = 29.6 %, BIAS = 6.6 %, N = 4297) providing a transferable model for large-scale mapping of inland water clarity. Significant differences in ZSD retrieval uncertainty were observed between years, missions, and specific periods marking changes in the sensor datasets contributing to the OC-CCI products. Bias-correction of the OC-CCI Kd490 provided confidence in the assumption of seamless continuity in this multi-mission dataset, thereby allowing long-term time-series analyses. Seasonal, inter-annual and inter-decadal variability and trends in lake-wide average ZSD were subsequently evaluated for nine large lakes across Canada and the U.S. over the 1998–2023 period, capturing the timing and magnitude of significant shifts in water clarity conditions. Observations agree well with documented periods of ecosystem change in response to the cumulative impacts from harmful algal blooms, nutrient status, invasive species, and hydrological events.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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