Drivers of Circulation Patterns in Colour Lake, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The thermal cycling of lakes is crucial to all aquatic life, greatly influencing primary productivity through the distribution of heat, nutrients, dissolved oxygen and suspended sediments (Liu et al., 2024). The high Arctic region of Canada contains large amounts of lakes covered in ice for up to ten months a year. Logistical and technical difficulties have made year-round monitoring of these lakes difficult, creating a gap in the literature. Quantifying circulation patterns can be done by monitoring conductivity and temperature as they demonstrate how the water is being moved around and stratified. Based on the premise of identifying conductivity and temperature variances in lakes, this study will look to answer how wind, air temperature, solar radiation, and snow depth influence circulation patterns in a representative high Arctic Lake, Colour Lake on Axel Heiberg Island, and what the dominant factors affecting circulation patterns are. The environmental and lake data were collected at fifteen-minute intervals over two years. Wavelet analysis will be used to compare periodicity and phases of the time series data from the lake and environmental variables. Finally, lake surface imagery will then be compared with the results of the wavelet analysis to determine what is going on when the lake is affected by environmental variables and what is going on when it isn’t. Understanding the drivers of lake circulation patterns is critical in our knowledge of northern systems and how climate change may affect them down the road.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».