Stable isotope analyses on archived fish scales reveal the long‐term effect of nitrogen loads on carbon cycling in rivers
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotope analysis of organic matter in sediment records has long been used to track historical changes in productivity and carbon cycling in marine and lacustrine ecosystems. While flow dynamics preclude stratigraphic measurements of riverine sediments, such retrospective analysis is important for understanding biogeochemical cycling in running waters. Unique collections of riverine fish scales were used to analyse δ(15) N and δ(13) C variations in the food web of two European rivers that experience different degrees of anthropogenic pressure. Over the past four decades, dissolved inorganic N loading remained low and constant in the Teno River (70°N, Finland); in contrast, N loading increased fourfold in the Scorff River (47°N, France) over the same period. Archived scales of Atlantic salmon parr, a riverine life-stage that feeds on aquatic invertebrates, revealed high δ(15) N values in the Scorff River reflecting anthropogenic N inputs to that riverine environment. A strong correlation between dissolved inorganic N loads and δ(13) C values in fish scales was observed in the Scorff River, whereas no trend was found in the Teno River. This result suggests that anthropogenic N-nutrients enhanced atmospheric C uptake by primary producers and its transfer to fish. Our results illustrate for the first time that, as for lakes and marine ecosystems, historical changes in anthropogenic N loading can affect C cycling in riverine food webs, and confirm the long-term interactions between N and C biogeochemical cycles in running waters.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».