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Enregistrement W1818679486 · doi:10.1002/jgrg.20085

Nitrogen production from geochemical weathering of rocks in southwest Montana, USA

2013· article· en· W1818679486 sur OpenAlexaff
Galena G. Montross, B. L. McGlynn, Scott Montross, K. K. Gardner

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeatheringWatershedParent rockHydrology (agriculture)STREAMSNitrateSoil waterGeologyNitrogenDissolutionEnvironmental scienceWater qualityEnvironmental chemistryGeochemistrySoil scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A 30 day time course laboratory weathering experiment was conducted using rock samples collected from the West Fork of the Gallatin River watershed (WFW) in southwestern Montana, USA. The goal of these experiments was to quantify the amount of labile nitrogen in rock samples collected from the watershed and determine if chemical weathering is a source of dissolved nitrogen in stream water. Several rock samples investigated produced nitrate in significantly higher concentrations than the silica bead control ( p < 0.05), and the data were consistent with elevated NO 3 − concentrations measured in associated WFW streams. Isotopic analyses of 15 N‐NO 3 in 22 stream water samples from the WFW and four rock:water extracts from the laboratory experiments indicated that the isotopic composition of NO 3 was comparable with rocks and stream water samples in the same watershed and differed strongly from waters downstream of development. We suggest that the NO 3 − measured in WFW streams includes nitrogen derived from mineral dissolution products from soils and rock. The results presented herein further indicate that rock weathering is a source of stream water N in the West Fork watershed and inform water quality assessment, total maximum daily load development, and the relative influences of natural and anthropocentrically derived N sources across this developing mountain watershed.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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