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Enregistrement W7047995929

The influence of winter lake surface cover conditions on under-ice light regimes and primary productivity in small, hydrologically disconnected lentic systems

2022· dissertation· en· W7047995929 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesocosmLittoral zoneLake ecosystemPhotosynthetically active radiationBenthic zoneProductivitySnowSnow fieldSnow coverSnowmelt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Earth undergoes continued climatic change, shifts in the cryosphere are occurring at increasingly rapid rates. As a significant proportion of global freshwater is located in the mid- to high-latitudes of the northern hemisphere and is often seasonally ice covered, it is vital to understand how surface cover quality influences biological activity in these systems. Ice and surface cover conditions have been noted to be very effective at limiting light availability, and therefore influencing the photosynthetically active radiation (PAR) available for primary production. To quantify the relationship between winter surface cover and under-ice hydroecological variables, two complimentary controlled experiments were conducted over two winter periods at the University of Calgary Aquatic Experimental Facility. Above-ground polyethylene mesocosms were utilized to remove the influence of littoral and benthic activity influences on measured biological endpoints. Two paired experimental ponds, that are hydrologically disconnected and located immediately adjacent to the mesocosm enclosures were utilized to further develop the relationships, while including a slightly more complex food web structure. Surface cover manipulations were done by either adding snow (snow-on-ice), or slushing snow (white ice), and resulted in distinct differences in under-ice light regimes, dissolved oxygen (DO) levels, but not primary production measured as chlorophyll-α values. However, in the pond systems, surface cover had minimal impact on the DO levels, with both the control and treatment systems trending towards hypoxic conditions quickly after ice-on conditions, as measured using high temporal resolution probes embedded in the ponds. Chlorophyll-α levels in the pond systems, however, was significantly different with the snow-on-ice (control) pond having lower values than the pond where snow was mechanically removed, over two adjacent winter observation periods. In the second observation period, dissolved organic carbon (DOC) values were also manipulated in the mesocosm systems, with the elevated DOC systems exhibiting a decrease in DO values when compared to control systems. The utilization of controlled experimental systems and high-resolution data loggers allowed this study to offer unique insights into the relationship between ice and surface cover composition, under-ice light regimes, and corresponding biological activity under-ice. As shifts in annual winter climatic and associated meteorological conditions are predicted to continue to occur, generally towards increased precipitation and warmer mean air temperatures, the relationships derived in the study will be valuable in understanding and potentially predicting the implications of climate variability and change on seasonally ice-covered systems

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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