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Enregistrement W2374049418 · doi:10.1002/2015jg003201

Catchment influence on nitrate and dissolved organic matter in Alaskan streams across a latitudinal gradient

2016· article· en· W2374049418 sur OpenAlexaff
Tamara K. Harms, Jennifer W. Edmonds, Hélène Genet, Irena F. Creed, David Aldred, A. Balser, Jeremy B. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPermafrostDissolved organic carbonEnvironmental scienceBiogeochemical cycleSoil waterBorealArcticDrainage basinVegetation (pathology)Hydrology (agriculture)STREAMSTaigaCatchment hydrologyOrganic matterPhysical geographyEcologySoil scienceGeologyEnvironmental chemistryOceanographyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatial patterns in carbon (C) and nitrogen (N) cycles of high‐latitude catchments have been linked to climate and permafrost and used to infer potential changes in biogeochemical cycles under climate warming. However, inconsistent spatial patterns across regions indicate that factors in addition to permafrost and regional climate may shape responses of C and N cycles to climate change. We hypothesized that physical attributes of catchments modify responses of C and N cycles to climate and permafrost. We measured dissolved organic C (DOC) and nitrate (NO 3 − ) concentrations, and composition of dissolved organic matter (DOM) in 21 streams spanning boreal to arctic Alaska, and assessed permafrost, topography, and attributes of soils and vegetation as predictors of stream chemistry. Multiple regression analyses indicated that catchment slope is a primary driver, with lower DOC and higher NO 3 − concentration in streams draining steeper catchments, respectively. Depth of the active layer explained additional variation in concentration of DOC and NO 3 − . Vegetation type explained regional variation in concentration and composition of DOM, which was characterized by optical methods. Composition of DOM was further correlated with attributes of soils, including moisture, temperature, and thickness of the organic layer. Regional patterns of DOC and NO 3 − concentrations in boreal to arctic Alaska were driven primarily by catchment topography and modified by permafrost, whereas composition of DOM was driven by attributes of soils and vegetation, suggesting that predicting changes to C and N cycling from permafrost‐influenced regions should consider catchment setting in addition to dynamics of climate and permafrost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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