Linking organic carbon sedimentation, burial efficiency, and long‐term accumulation in boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon (C) storage in lakes is now recognized as a significant sink of C at a global scale, but the pathways that lead to this storage remain poorly understood. In this study, we attempt to reconstruct and connect the processes that lead to long‐term C accumulation in boreal lakes. These include the rate of particulate organic C (POC) sedimentation in the water column and sediment metabolism operating at a temporal scale of weeks to months, organic C accumulation in the top sediment layers integrated over scales of tens of years, and long‐term organic C burial in lake sediment integrated over hundreds to thousands of years. The sinking POC flux was tenfold higher than the short‐term sediment C accumulation rates in all systems, and we found no direct relationship between this downward C flux and either the short‐term or long‐term C accumulation rates. However, the resulting C burial efficiency (which ranged from 5 to 62%) was strongly related to lake shape, which ultimately constrains the time freshly deposited material that is exposed to oxygen and thereby regulates the fraction of the carbon sinking flux that is mineralized back to the atmosphere or permanently buried in the sediments. Small and deep lakes act as more efficient C sinks than large and flat lakes. We also show that long‐term burial rates are nearly identical to current centennial‐scale accumulation rates and that therefore, little degradation occurs after a few decades. Sediment C storage tends to be small (<5%) relative to lake C emissions, but that this balance is also strongly related to lake morphometry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».