Landscape variables influencing nutrients and phytoplankton communities in Boreal Plain lakes of northern Alberta: a comparison of wetland- and upland-dominated catchments
Notice bibliographique
Résumé
A review of headwater lakes in undisturbed watersheds on the Boreal Plain, with indirect gradient analyses of chemical data, indicated a clear separation between those in wetland-dominated watersheds (57100% wetland with variable proportions of bog, fen, swamp, and marsh cover) and those in upland-dominated watersheds (044% wetland cover). In the former, percentage wetland cover in the watershed was positively correlated with total phosphorus (TP, r 2 = 0.78, primarily bog), total nitrogen (TN, r 2 = 0.50), and dissolved organic carbon (DOC, r 2 = 0.74) concentrations. Rich fens appeared to sequester both TP and TN. In upland-dominated lakes, the ratio of catchment area to lake volume (CA/LV) was the strongest watershed correlate of TP concentration (r 2 = 0.56), whereas most limnetic nitrogen and DOC were generated in situ. Colour concentration, being highest in wetland lakes, was correlated with the ratio of isotopically defined effective drainage basin area to lake volume (eDBA/LV, r 2 = 0.63). Drainage basin slope was only weakly associated with water quality, likely because of low topographic relief ([Formula: see text]11%). Higher Chlorophyta and Peridineae biomasses in wetland-dominated systems than in upland-dominated ones may coincide with greater NH 4 + availability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».