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Enregistrement W1012602378 · doi:10.1016/j.scitotenv.2015.07.017

Regulation causes nitrogen cycling discontinuities in Mediterranean rivers

2015· article· en· W1012602378 sur OpenAlexfundno aff
Daniel von Schiller, Ibon Aristi, Lídia Ponsatí, Maite Arroita, Vicenç Acuña, Arturo Elosegi, Sergi Sabater

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Union Agency for Network and Information SecurityEusko JaurlaritzaFederación Española de Enfermedades RarasMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaEuskal Herriko UnibertsitateaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCyclingEnvironmental scienceEnvironmental chemistryNitrogenMediterranean climateNitrogen cycleClassification of discontinuitiesChemistryEcologyBiologyGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River regulation has fundamentally altered large sections of the world's river networks. The effects of dams on the structural properties of downstream reaches are well documented, but less is known about their effect on river ecosystem processes. We investigated the effect of dams on river nutrient cycling by comparing net uptake of total dissolved nitrogen (TDN), phosphorus (TDP) and organic carbon (DOC) in river reaches located upstream and downstream from three reservoir systems in the Ebro River basin (NE Iberian Peninsula). Increased hydromorphological stability, organic matter standing stocks and ecosystem metabolism below dams enhanced the whole-reach net uptake of TDN, but not that of TDP or DOC. Upstream from dams, river reaches tended to be at biogeochemical equilibrium (uptake≈release) for all nutrients, whereas river reaches below dams acted as net sinks of TDN. Overall, our results suggest that flow regulation by dams may cause relevant N cycling discontinuities in rivers. Higher net N uptake capacity below dams could lead to reduced N export to downstream ecosystems. Incorporating these discontinuities could significantly improve predictive models of N cycling and transport in complex river networks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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