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Enregistrement W2047514951 · doi:10.1002/2013jg002585

Sensitivity of stoichiometric ratios in the Mississippi River to hydrologic variability

2014· article· en· W2047514951 sur OpenAlexafffund
D. N. Leong, Simon D. Donner, Marwan A. Hassan, Rachel Gabor, Jennifer Drummond

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignNational Science Foundation
Mots-clésNutrientEnvironmental scienceHydrology (agriculture)ParticulatesPhosphorusNutrient cycleEcosystemNitrogenDrainage basinCyclingFlux (metallurgy)Aquatic ecosystemEnvironmental chemistryEcologyGeologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ratio of key elements such as nitrogen, phosphorus, and silica determines nutrient limitations that are important to regulating primary productivity and species composition in aquatic ecosystems. The flux of these nutrients in streams, as dissolved constituents or as particulate matter, is sensitive to variability in flow conditions. Most previous research on nutrient flux and hydrologic variability has focused on the response of individual elements, especially nitrogen, to changes in flow over time. This study examines how the ratios of total nitrogen to total phosphorus (N:P) and total nitrogen to dissolved silica (N:Si) respond to hydrologic variability in the Mississippi‐Atchafalaya River Basin. A doubling of the discharge by the Mississippi and Atchafalaya Rivers to the Gulf of Mexico is found to increase the N:P by 10% and the N:Si by 4%. Analysis of data from upstream stations indicates that the N:P increases with discharge in subbasins with intensive row crop agriculture and high fertilizer application rates but is less predictable in other subbasins. Conversely, the response of N:Si to discharge does not vary predictably with the land use characteristics of the subbasin. The response of the nutrient ratios to variability in flow may be linked to the different sources and sinks of each nutrient, as well as the difference between the dominant transport pathways of each nutrient. High‐resolution data and models that describe the dissolved and particulate nutrient cycling are needed to assess the relative contribution of different drivers to these observed patterns and to identify the response of nutrient ratios to hydrologic variability under future land use and climate change.

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)0,002
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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