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Enregistrement W1595995779 · doi:10.1111/j.1365-2427.2012.02775.x

Distribution and regulation of urea in lakes of central North America

2012· article· en· W1595995779 sur OpenAlexafffundabout
Matthew J. Bogard, Derek B. Donald, Kerri Finlay, Peter R. Leavitt

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Regina
Mots-clésUreaEnvironmental scienceBiogeochemistryPlanktonZooplanktonNutrientEnvironmental chemistryWater columnEcologyEutrophicationHydrology (agriculture)ChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Urea accounts for ∼50% of global nitrogen (N)‐based fertiliser; however, little is known of the factors regulating its distribution and abundance in freshwaters. Improved understanding of urea biogeochemistry is essential because its use as fertiliser is expected to double by 2050 and because pollution with urea can promote outbreaks of toxic cyanobacteria in phosphorus (P)‐rich lakes in regions with intensive agricultural or urban development. 2. Biweekly measurements of urea concentration and diverse limnological variables (water chemistry, hydrology, algae, zooplankton) were taken during two summers (2008, 2009) in a chain of seven productive lakes within a 52 000‐km 2 catchment in central Canada to quantify environmental and anthropogenic correlates of temporal and spatial patterns of urea occurrence. 3. Mean (±SD) urea concentrations varied between 29 ± 14 and 132 ± 65 μg N L −1 , generally increased from headwater to downstream sites and represented 10–50% of bioavailable N (as sum of , and urea). Principal components analysis demonstrated that urea concentrations were elevated in agriculturally impacted lakes with abundant dissolved organic and inorganic nutrients (N, P, C) and low O 2 concentrations, but were not correlated consistently with plankton abundance or community composition. Urea concentrations were more than twofold greater in lakes receiving N from cities than in agriculturally affected basins, despite low summer concentrations of urea in tertiary‐treated urban effluent ( c . 50% of lake values). Multiple regression models evaluated using Akaike Information Criterion showed that mean water‐column O 2 concentration was the single best predictor of in situ urea concentrations ( r 2 = 0.91, P = 0.002), but that urea concentrations were also correlated significantly with changes in longitudinal position and Secchi depth and with concentrations of , non‐urea dissolved organic N (DON) and dissolved inorganic carbon. 4. Additional seasonal surveys of up to 69 closed‐basin lakes within a 100 000‐km 2 region during 2004 and 2008 revealed that urea was abundant in 100% of measured sites and exhibited concentrations (81 ± 48 μg N L −1 ) similar to those observed in lakes with surface drainage (58 ± 38 μg N L −1 ). Further, non‐urea DON accounted for 50–99% of the total dissolved N pool in both open‐ and closed‐basin lakes. 5. When combined with an extensive literature review and previous mass‐budget analyses of the study lakes, these findings allowed the development of a first‐generation model of the mechanisms regulating urea content of P‐rich lakes of central North America. In this model, water‐column concentrations of urea are predicted to be regulated mainly by algal decomposition in anoxic environments (sediments, hypolimnion), followed by redistribution into surface waters. Consequently, anthropogenic activities can increase the urea content of lakes by stimulating primary production, sedimentation and deepwater anoxia and by increasing influx of undegraded urea from agricultural and urban sources.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations73
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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