Darkening waters: climate-induced shifts in precipitation and DOM reduced phytoplankton but not zooplankton in dimictic boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the extent to which temporal (1980–2019) increases in precipitation drove dissolved organic matter (DOM) loads and lake concentrations, and evaluates implications to physical, chemical, and biological variables within dimictic boreal lakes at the IISD Experimental Lakes Area, Canada. Long-term increases in precipitation (c. +27%) were associated with increased DOM loads and lake concentrations (c. +9%). Increased DOM within dimictic lakes over time was associated with shallower thermocline depths (c. −17%) and euphotic depths (c. −13%), reduced mean light intensity in the water column (c. −20%), reduced depth-integrated phytoplankton biomass (c. −32%) but increased epilimnetic chlorophyll a concentration (c. + 27%), and we detected no significant temporal declines in crustacean zooplankton. Our results confirm earlier observations that caution should be exercised when using epilimnetic chlorophyll a as an indicator of phytoplankton responses to DOM. However, once corrected for photoadaptation depth-integrated chlorophyll a was a useful indicator of depth-integrated biomass and its response to DOM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».