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Enregistrement W7132950905

Physical Processes in Ice-covered Lakes

2022· dissertation· W7132950905 sur OpenAlexafffund
Bernard Yang

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoUniversity of Toronto ScarboroughVetenskapsrådetNational Science FoundationEesti TeadusagentuurMinistry of EnvironmentDivision of Ocean SciencesUniversities Space Research Association
Mots-clésWater columnStratification (seeds)Thermal stratificationSurface waterThermalCurrent (fluid)Mixing (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most lakes in the world are seasonally ice-covered, yet there is a wide discrepancy between our understandings of summer dynamics compared to dynamics underneath the ice. In this thesis, we investigate the important physical processes in seasonally ice-covered lakes and their connection with oxygen concentrations underneath the ice, a key indicator of ecological health. The main mechanism controlling the dynamics of ice-covered lakes is the nonlinear equation of state of fresh water, which has the important property that the density increases with temperature between 0oC and 4oC, and decreases for temperatures greater than 4oC. We use high frequency measurements of temperature, oxygen, electrical conductivity, and under-ice radiation in a large ice-covered lake to reveal that in early winter, the water column is inversely stratified where the temperature is increasing with depth. The thermal stratification strengthened at the bottom over winter, possibly due to gravity currents bringing relatively warm and salty water towards the bottom. In late winter when the ice cover melts, there is increased surface mixing driven by solar heating at the surface. At the same time, oxygen concentrations increased within the surface mixing layer, suggesting increased productivity by phytoplankton. To understand what physical processes influence the initial thermal stratification at the time of ice formation, we construct an analytical model that predicts the average temperature of the water column at ice-on based on the surface winds prior to ice formation, the lake depth, and the surface area of the lake. The prediction of this simple model agrees well with temperature data in 19 different lakes and suggests that large, windy lakes have lower temperatures at ice-on compared to small, calm lakes. Together, these results suggest that there are important processes in ice-covered lakes that could influence the physical and ecological conditions under the ice, and the winter conditions have important carry over effects into the open water seasons.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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