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Enregistrement W4412351385 · doi:10.1139/cjfas-2024-0341

Darkening waters: climate-induced shifts in precipitation and DOM reduced phytoplankton but not zooplankton in dimictic boreal lakes

2025· article· en· W4412351385 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sonya M. Havens, Michael J. Paterson, Michael D. Rennie, Patrique Bulloch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensLakehead UniversityInternational Institute for Sustainable Development
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésZooplanktonPhytoplanktonBorealEnvironmental sciencePrecipitationOceanographyTaigaEcologyAtmospheric sciencesClimatologyBiologyNutrientGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,105

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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