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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».