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Enregistrement W7115038002

Sediment geochemistry of Canadian lakes: identifying spatiotemporal patterns, quantifying environmental associations, and improving measurement techniques

2025· dissertation· en· W7115038002 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentHydrology (agriculture)Deposition (geology)Permafrost
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les lacs changent en réponse aux perturbations anthropogéniques à l'échelle mondiale. Au Canada, le pays le plus riche en lacs au monde, il est particulièrement important de déterminer l'état des écosystèmes lacustres. Ma thèse de doctorat visait à combler cette lacune en 1) en comparant une technologie de mesure innovante avec des approches conventionnelles pour mesurer la composition élémentaire des sédiments lacustres ; et 2) en utilisant ces méthodes pour quantifier la composition élémentaire des sédiments afin d'évaluer l'état actuel et historique des lacs à travers le Canada. La plupart des ensembles de données que j'ai analysés au cours de ma thèse ont été générés dans le cadre de l'échantillonnage de centaines de lacs par le réseau du CRSNG sur l’état des lacs du Canada entre 2017 et 2019. Dans mon premier chapitre, j'ai analysé un vaste ensemble de données sur la géochimie des sédiments canadiens (basé sur des analyses de spectrométrie de masse à plasma inductif provenant de 167 lacs) afin d'examiner les variations entre les lacs présentant différents niveaux de perturbation anthropique dans leurs bassins versants, ainsi qu'entre les régions. J'ai constaté que les sédiments de l'est du Canada étaient plus riches en métaux que ceux du reste du pays, et que les concentrations d'éléments potentiellement toxiques dans l'ensemble du Canada dépassaient souvent les lignes directrices relatives à la qualité des sédiments. Dans cette étude, j'ai également démontré comment les compositions élémentaires des sédiments et leur association avec l'utilisation des terres différaient d'un bout à l'autre du Canada. En fin de compte, ces travaux soulignent la nécessité d'élaborer des lignes directrices régionales pour les éléments potentiellement toxiques en tenant compte de l'hétérogénéité potentielle des niveaux de fond. Dans mon deuxième chapitre, j'ai évalué les tendances historiques du plomb élémentaire à l'aide de données tirées de la littérature afin d'examiner l'évolution de la concentration de plomb dans les lacs de la zone boréale canadienne. J'ai démontré que le plomb a généralement augmenté dans la zone boréale jusqu'à ~1970 CE, suivi d'une tendance générale à la baisse jusqu'à aujourd'hui. Ce chapitre comprend également une évaluation historique/moderne de la chlorophylle a sédimentaire et de ses produits diagénétiques, un indicateur indirect de la production primaire des lacs. J'ai constaté que la chlorophylle a sédimentaire a augmenté dans une majorité de sites, ce qui suggère que la production primaire lacustre a augmenté dans toute la zone boréale canadienne. Ce chapitre a fourni une perspective synthétique de la façon dont les lacs boréaux canadiens ont changé au cours des 150 dernières années. Dans mon troisième chapitre, j'ai évalué l'efficacité d'une technologie innovante pour mesurer la composition élémentaire des sédiments. En utilisant des sédiments provenant de 48 lacs du Canada, j'ai évalué la congruence entre le balayage de carottes de fluorescence de micro-rayons X (µXRF) et les compositions d'éléments mesurées de manière conventionnelle. J'ai d'abord démontré que les techniques de normalisation couramment appliquées pour améliorer la précision des mesures par µXRF ne permettaient pas d'améliorer de manière cohérente les corrélations entre la µXRF et les méthodes conventionnelles. J'ai ensuite identifié des corrélations plus fortes entre les concentrations d'éléments de référence et prédites lorsque des modèles de régression par forêt aléatoire étaient utilisés pour calibrer les données µXRF. Ce chapitre a renforcé l'idée que l'analyse de carottes par µXRF est un outil d'investigation prometteur pour la mesure d'éléments particuliers. Dans mon dernier chapitre, j'ai évalué les tendances spatio-temporelles de la composition élémentaire des sédiments en me basant sur des analyses de carottes par µXRF de 90 lacs du Canada. J'ai caractérisé la trajectoire de la composition élémentaire dans chaque carotte et j'ai identifié des prédicteurs environnementaux et d'utilisation des terres significatifs de ces changements. J'ai ensuite étudié de plus près la variabilité spatiale des tendances historiques du plomb, du zinc et du calcium, et j'ai constaté que de nombreux profils de plomb et de calcium ne sont pas revenus aux conditions de base à la suite de perturbations anthropogéniques. Dans l'ensemble, ma thèse de doctorat fournit des preuves essentielles que la géochimie des sédiments lacustres reflète les activités anthropogéniques et que les lacs canadiens ont changé au cours des deux derniers siècles. L'étendue géographique couverte par ma thèse signifie que mon travail est applicable à un large éventail de chercheurs et de gestionnaires de lacs dans diverses régions physiographiques

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)0,001
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,214 · 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
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