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Enregistrement W1986649633 · doi:10.1029/2008jg000720

Nitrogen and carbon uptake dynamics in Lake Superior

2008· article· en· W1986649633 sur OpenAlexaff
Sanjeev Kumar, Robert W. Sterner, Jacques C. Finlay

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEpilimnionRedfield ratioNitrateWater columnNitrogenEnvironmental scienceHypolimnionEnvironmental chemistryProductivityCyclingNitrogen cycleAtmospheric sciencesNutrientChemistryEcologyPhytoplanktonBiologyGeologyEutrophication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a fivefold rise in nitrate concentration over the last century, many fundamental aspects of Lake Superior's N and C cycles are still very poorly understood. We present here the first measurements of inorganic N uptake and in situ C uptake rates in Lake Superior, one of the largest lakes in the world. A profile of C uptake suggests that more than 95% of production occurs in the top 30 m with highest productivity to biomass ratio in the epilimnion. High C uptake:N uptake and particulate C: N ratio compared to the Redfield ratio (6.6) in the epilimnion suggests higher turnover rate of C compared to N in epilimnetic particles. Experiments performed over a range of typical environmental conditions suggest a strong temperature dependence of N uptake with maximum rates observed during the warmest stratified period. Lakewide N uptake estimates derived from a temperature‐based model suggest that on an annual basis, uptake is considerably higher than total N inputs from outside the lake. This difference indicates that the lake is recycling N rapidly, leading to a shorter turnover time in the water column than previously assumed. The long‐term buildup of nitrate in the lake has been hypothesized to arise from limited assimilation of nitrate entering the lake. In contrast, our results suggest that nitrate accumulating in the lake is a result of internal N cycling, a finding consistent with recent studies based on a nitrogen budget and NO 3 − stable isotope analyses.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations36
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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