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Enregistrement W4414568638 · doi:10.1016/j.jglr.2025.102685

Centuries of change: Salinity and carbon dynamics in a large shallow lake

2025· article· en· W4414568638 sur OpenAlexvenueno aff
Lajos Vörös, György Tóth, Zsófia Látrányi-Lovász, Boglárka Somogyi

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalMagyar Tudományos Akadémia
Mots-clésCalciteSalinityBiogeochemical cyclePrecipitationFlux (metallurgy)SulfateTotal inorganic carbonCarbon fibersCarbon cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines over a century of salinity changes in Lake Balaton, the largest shallow lake in Central Europe. Total ion concentrations have increased from a historical baseline of 450 mg/L to approximately 650 mg/L today, with an annual rise of 5.0 mg/L in the largest basin since the 1970s. Notable annual increases include magnesium (0.7 mg/L), sodium (0.6 mg/L), chloride (0.7 mg/L), sulfate (1.8 mg/L), and bicarbonate-carbonate ions (1.0 mg/L). In contrast, calcium levels have remained stable due to substantial calcite precipitation, which reduces the calcium content of inflowing waters by over half. Calcite precipitation in Lake Balaton varies significantly, ranging from 25,000 to 125,000 tons/year, with an average of 75,000 tons/year between 2010 and 2022. Biologically induced calcite precipitation, driven by photosynthesis, occurs seasonally during summer but dissolves again in autumn and winter. However, the majority of calcite precipitation is non-biogenic, driven by the equilibration of CO 2 -supersaturated inflows with atmospheric CO 2 . This process releases approximately 33,000 tons of CO 2 annually, underscoring Lake Balaton’s contribution to global carbon cycling. These findings highlight the combined impact of natural processes and anthropogenic influences on Lake Balaton’s salinity and biogeochemical dynamics, emphasizing its importance as a model for understanding the broader implications of freshwater salinization and carbon flux in shallow 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 seuil0,054

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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