Large-scale patterns of hypolimnetic oxygen depletion rates using a single vertical profile of the lakes
Bibliographic record
Abstract
La transformation du carbone par minéralisation photochimique et biologique joue un rôle clé sous nos latitudes, principalement en été. Durant cette période, les eaux profondes des lacs stratifiés thermiquement sont isolées de l’oxygène atmosphérique, causant une diminution de l’oxygène hypolimnique dissous en raison de la respiration et de la dégradation microbienne. Cette diminution d’oxygène peut créer des hypolimnion hypoxique-anoxique au fil du temps, entraînant certains effets néfastes sur l'état des lacs. L’intensité de ces changements à travers le Canada ainsi que la façon dont les conditions trophiques et la morphologie contrôlent le métabolisme hypolimnétique reste mal connus. Bien que l'estimation du métabolisme des lacs (surface) ait été bien étudiée, les connaissances concernant le métabolisme hypolimnétique avec les modèles statistiques proposés pour quantifier les taux de perte d'oxygène sur la base d'observations de terrain sont limitées. Le projet Lake Pulse a échantillonné 664 lacs à travers le Canada pendant la période estivale. À l'aide d’un sous-ensemble de données Lake Pulse, nous avons développé un modèle empirique pour estimer les taux d'appauvrissement en oxygène (ODR) dans l'hypolimnion des lacs et pour expliquer les facteurs environnementaux affectant le métabolisme du lac. De plus, nous avons exploré l'importance relative des processus de la colonne d'eau et des sédiments de l'hypolimnion des lacs. Nos résultats suggèrent que l'ODR est dominé par la consommation d'oxygène dans la colonne d'eau et non dans les sédiments (médiane de 85 % produit dans la colonne d'eau) et avait lieu plus profond dans les lacs eutrophes que dans les lacs oligotrophes. La morphométrie du lac (en particulier, ZH) jumelé aux facteurs de productivité du lac (PT et COD) influencent fortement le métabolisme hypolimnétique. Cette étude améliore notre compréhension globale du rôle de la morphométrie du lac et des conditions trophiques sur l’ODR dans l'hypolimnion des lacs. De plus, l'utilisation de ce modèle permet de réduire l’effort d’échantillonnage et de produire le tout premier ensemble de données d’oxygène qui pourrait être utilisé pour obtenir des profils temporels de CH4 ou de CO2 au Canada. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Métabolisme hypolimnétique, minéralisation de la matière organique, absorption d'oxygène dans les sédiments, minéralisation de la colonne d'eau, taux d'appauvrissement en oxygène (ODR), AHOD, morphométrie, statut trophique
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".