Biological and nutrient responses to catchment disturbance and warming in small lakes near the Alaskan tundra–taiga boundary
Notice bibliographique
Résumé
Understanding effects of recent climate warming and changes in catchment conditions on nutrient cycling and the biology of shallow subarctic lakes is necessary to predict their evolution. Here, we use multiple analytical methods on sediment cores to identify effects of change in catchment conditions on nutrient availability and biotic assemblages in two subarctic lakes on the Seward Peninsula (Alaska, USA). We compare limnological and biotic responses to flooding and expansion of a thermokarst lake basin (late 1950s), increased shrub growth in the catchment of another lake (since the mid-1980s), and regional warming (since the late 1970s). Among these three environmental drivers, the largest biotic responses occurred because of flooding and expansion of the thermokarst lake. An increase in the nitrogen isotope composition and decline in organic carbon isotope composition in sediments are interpreted to reflect an elevated supply of dissolved inorganic carbon and nitrogen. This was associated with significant shifts in composition of chironomid and diatom assemblages. In contrast, increases in particulate organic carbon and nitrogen from enhanced shrub growth had less influence on the biota. Declines in cold-water biotic indicators typical of warming lakes in Arctic regions occurred several decades after catchment-induced changes to the nutrient supply in both systems. This indicates that initial lake catchment condition may mediate lake-specific changes in nutrient cycling and aquatic productivity within regions undergoing warming.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».