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Enregistrement W4409428570 · doi:10.1002/lno.70055

Stratification stability of tropical lakes and their sensitivity to climate

2025· article· en· W4409428570 sur OpenAlexaff
Tongyao Pu, G. Douglas Haffner, Sean A. Crowe, Sergei Katsev

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversity of Minnesota DuluthNational Science Foundation
Mots-clésStratification (seeds)Environmental scienceClimatologyOceanographyTropical AtlanticSensitivity (control systems)Atmospheric sciencesGeologyBiologySea surface temperature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tropical lakes experience less thermal convection than temperate lakes and can be stably stratified by temperature gradients alone. Deep tropical lakes are often presumed meromictic, but conditions for sustained meromixis are poorly constrained. Here, we investigate the stratification stability of a deep (200 m) tropical Lake Towuti (Indonesia) and analyze its sensitivity to meteorological and climatic parameters using exploratory hydrodynamic simulations. The inferred effects on water chemistry are further evaluated with a reactive‐transport biogeochemical model. In contrast to the previous assumption of meromixis, our results suggest that in 2008 Lake Towuti experienced mixing over most of its water column, with the attendant weak oxygenation of the previously anoxic lower strata. The lake likely remained stratified afterwards, but the chemical distributions measured after the episode, particularly during the International Continental Scientific Drilling Program in 2015, were out of steady state, and may be still evolving in time. We find the thermal stratification to be most sensitive to average air temperatures and wind speeds and predict further stabilization of the lake by climate change. We also describe a negative feedback mechanism that can stabilize oligomictic tropical lakes for a number of years after the episodes of mixing and cooling, and infer that such episodes should be significantly less frequent in deeper lakes.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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