MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4409351168 · doi:10.1139/cjce-2024-0445

Hydrodynamic–biogeochemical modelling of Lake Winnipeg for eutrophication management

2025· article· en· W4409351168 sur OpenAlexafffundvenueabout
Leon Boegman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaQueen's University
Mots-clésBiogeochemical cycleEutrophicationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)DredgingEnvironmental engineeringOceanographyEcologyEngineeringNutrientGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harmful algae blooms occur regularly in Lake Winnipeg. We apply a two-dimensional hydrodynamic and biogeochemical model, to investigate bloom causes and develop lake management tools. The model simulated hydrodynamics with root-mean-square errors in temperature and currents <2.5 °C and <4 cm s−1, respectively. Biogeochemical parameters were reproduced to the same order as observed. Light and nitrogen (N) limited algae growth were simulated within the Red River plume and North Basin, respectively, in agreement with observations. We model low ratios of N to phosphorus (P), which favours growth of N-fixing cyanobacteria. Our model suggests that reductions in P alone will help mitigate cyanobacteria blooms and that reductions of N or both N and P may increase cyanobacteria. However, we do not model intracellular nutrient storage, which may enable N-limitation in cyanobacteria. The ability of the model to reproduce many eutrophication-related processes supports further model development for nutrient management.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil Engineering→Même sujetAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics→Travaux en français237 207→