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Enregistrement W2058290497 · doi:10.1029/2004jg000003

Long‐term trends in catchment export and lake retention of dissolved organic carbon, dissolved organic nitrogen, total iron, and total phosphorus: The Dorset, Ontario, study, 1978–1998

2005· article· en· W2058290497 sur OpenAlexaffabout
Peter J. Dillon, Lewis A. Molot

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensYork UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonSurface runoffEnvironmental scienceTotal organic carbonHydrology (agriculture)Organic matterSurface waterNutrientPhosphorusDrainage basinEnvironmental chemistryEcologyChemistryGeologyEnvironmental engineeringGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Annual catchment export of total phosphorus (TP), dissolved organic carbon (DOC), total iron (Fe), and dissolved organic nitrogen (DON) to seven lakes in central Ontario was measured between 1978 and 1998. Fluctuations in annual water discharge and total DOC load (including precipitation) to the lakes over the 20‐year period were similar in the seven study lakes. DOC export to the lakes responded proportionally to changes in discharge, decreasing during drier and warmer years. There were similar but less accentuated variations in annual DOC lake concentrations. There were no clear regional trends evident during the 20‐year period toward drier or wetter conditions, less DOC load, clearer lakes, etc., that could be interpreted as signaling a shift toward a different equilibrium state. The fraction of the DOC load retained by lakes (transferred to sediments and the atmosphere) increased during an extended dry period. Fe, TP, and DON export decreased more than DOC export during the extended dry period. Runoff appears to affect Fe, TP, and DON export first by controlling export of organic matter and second by affecting water table position and thus redox levels in the surface layer of peatlands. Permanently drier conditions with less runoff would likely lead to clearer lakes that are less productive. Conversely, increased runoff would lead to more colored and productive lakes. Both scenarios have implications for subsistence and sport fishing economies.

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)0,001
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations140
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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