Melting Alpine Glaciers Enrich High-Elevation Lakes with Reactive Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Alpine glaciers have receded substantially over the last century in many regions of the world. Resulting changes in glacial runoff not only affect the hydrological cycle, but can also alter the physical (i.e., turbidity from glacial flour) and biogeochemical properties of downstream ecosystems. Here we compare nutrient concentrations, transparency gradients, algal biomass, and fossil diatom species richness in two sets of high-elevation lakes: those fed by snowpack melt alone (SF lakes) and those fed by both glacial and snowpack meltwaters (GSF lakes). We found that nitrate (NO(3)(-)) concentrations in the GSF lakes were 1-2 orders of magnitude higher than in SF lakes. Although nitrogen (N) limitation is common in alpine lakes, algal biomass was lower in highly N-enriched GSF lakes than in the N-poor SF lakes. Contrary to expectations, GSF lakes were more transparent than SF lakes to ultraviolet and equally transparent to photosynthetically active radiation. Sediment diatom assemblages had lower taxonomic richness in the GSF lakes, a feature that has persisted over the last century. Our results demonstrate that the presence of glaciers on alpine watersheds more strongly influences NO(3)(-)concentrations in high-elevation lake ecosystems than any other geomorphic or biogeographic characteristic.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».