Evaluation of isotopic fractionation error on calculations of marine-derived nitrogen in terrestrial ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) transport nitrogen (N) from oceans to inland ecosystems. Salmon δ15N is higher than δ15N expected in terrestrial plants, so linear two-source mixing models have commonly been used to quantify contributions of marine-derived N (MDN) to riparian ecosystems based on riparian plant δ15N. However, isotopic fractionation potentially contributes to error in MDN estimates by changing δ15N of salmon-derived N appearing in soil and plants. We used a simulation model to examine potential effects of fractionation on MDN estimates. We also measured changes in δ15N and δ13C as N and carbon (C) moved from bear feces into soil, and compared MDN estimates using three different estimates for the marine endmember of a linear mixing model. Simulation demonstrated that fractionation during soil N losses could lead to large overestimations of MDN when δ15N of salmon tissue is used as the marine endmember. δ15N of bear feces was significantly enriched (by 1.9) relative to salmon tissue, but did not change during movement of feces-derived N into soil. In contrast, δ13C decreased by 1.9 between salmon and bear feces and declined an additional 4.2 during movement into soil. We propose a new method for estimating the δ15N of the marine endmember that accounts for isotope fractionation occurring as marine N is cycled in soil. This method uses the proportional difference in soil 15N content between reference and spawning sites to calculate the marine endmember δ15N.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».