Source water inputs and catchment characteristics regulate limnological conditions of shallow subarctic lakes (Old Crow Flats, Yukon, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Climate variations exert rapid and strong control on the hydrology of shallow lake-rich subarctic landscapes, but knowledge of the associated effects on limnological conditions remains limited. Based on analysis of water isotope compositions and water chemistry at 56 lakes across Old Crow Flats (Yukon), a large thermokarst landscape, we assess if differences in source water inputs (snowmelt versus rainfall) affect limnological conditions during the ice-free season of 2007 and explore influences of catchment features. Results demonstrate that lakes with snowmelt-dominated source waters, situated in catchments that support tall shrub and woodland vegetation, possess significantly higher (p < 0.05) nutrient (N, P, SiO2) and dissolved organic carbon concentrations than lakes with rainfall-dominated source waters. Conversely, rainfall-dominated lakes, located in catchments dominated by dwarf shrubs and sparse vegetation, have significantly higher concentrations of major ions (Mg2+, Na+, SO42−) and pH. These limnological differences persisted throughout the ice-free season. We suggest that interaction of snowmelt with organic-rich detritus raises nutrient concentrations in snowmelt-dominated lakes and that evaporative-concentration, shoreline erosion and possibly rainfall runoff are processes that raise the ionic content of lakes with rainfall-dominated source waters. Knowledge of these relations improves the ability to anticipate limnological responses to ongoing and future climate and hydrological change in Arctic and subarctic regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».