Assessing factors underlying variation of CO2 emissions in boreal lakes vs. reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Reservoirs and lakes were compared to test the hypothesis that they are similar with respect to factors driving the variation in CO(2) emissions to the atmosphere. Understanding this variation is necessary for the assessment of the contribution of these freshwater ecosystems to the global carbon cycle. This study, in contrast to previous ones, included analyses of the relationships between CO(2) emissions and microbial communities. Pooled data (lakes and reservoirs) showed that variations in CO(2) emissions were strongly related to variations in temperature, dissolved organic matter (DOM) quality, and bacterial production (BP). Results also showed that lakes were characterized by higher water temperature, lower DOM quality, larger size of Daphnia, and enriched δ(13) C zooplankton compared to reservoirs. Moreover, interactions within plankton communities and relationships between CO(2) emissions and zooplankton δ(13) C signatures differed in lakes vs. reservoirs, indicating among-system type differences in food web structure and carbon cycling. As a result of these ecosystem-type characteristics, CO(2) emission variation was mainly explained by temperature and BP in lakes, and by DOM quality and the ratio of phytoplankton biomass to microheterotroph biomass in reservoirs. These results showed that differences in temperature and DOM quality between lakes and reservoirs translate into differences in microbial interactions and ultimately in the importance of factors driving CO(2) emissions to the atmosphere. They indicated that considering microbial communities and environmental variables such as temperature and DOM quality can help improve our understanding of the variation in CO(2) emissions from freshwater ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».