Controls of δ<sup>13</sup>C‐DIC in lakes: Geochemistry, lake metabolism, and morphometry
Notice bibliographique
Résumé
We investigated δ13 carbon (C)‐dissolved inorganic carbon (DIC) values in 72 lakes from diverse regions using literature data as well as new measurements for 32 lakes. δ13C‐DIC varied broadly among lakes from ~31 to +2.6‰. This variation of surface‐water δ13C‐DIC among lakes is greater than the seasonal variation within most lakes. Several statistical models account for a large portion of the interlake variation and indicate that geochemical (e.g., DIC, pH, alkalinity) and morphometric (area) variables are important, whereas biological (e.g., gross primary productivity [GPP], respiration [R], chlorophyll a) variables are generally not significant. A process‐based model including gas exchange with the atmosphere, inorganic carbon speciation, and ecosystem metabolism was also constructed. The model provides a reasonable fit to the data for lakes, in which respiration exceeded GPP (heterotrophic lakes; 75% of lakes sampled). Lakes for which GPP exceeded respiration (autotrophic) were not fit well by the process‐based model. The data and models indicate that metabolism creates substantial variation in δ13C‐DIC around the potential δ13C‐DIC that is set by geochemical factors of the watershed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».