Long‐term perspectives on terrestrial and aquatic carbon cycling from palaeolimnology
Notice bibliographique
Résumé
Lakes are active processors and collectors of carbon (C) and thus recognized as quantitatively important within the terrestrial C cycle. Better integration of palaeolimnology (lake sediment core analyses) with limnological C budgeting approaches has the potential to enhance understanding of lacustrine C processing and sequestration. Palaeolimnology simultaneously assimilates materials from across lake habitats, terrestrial watersheds, and airsheds to provide a uniquely broad overview of the terrestrial‐atmospheric‐aquatic linkages across different spatial scales. The examination of past changes over decadal–millennial timescales via palaeolimnology can inform understanding and prediction of future changes in C cycling. With a particular, but not exclusive, focus on northern latitudes we examine the methodological approaches of palaeolimnology, focusing on how relatively standard and well‐tested techniques might be applied to address questions of relevance to the C cycle. We consider how palaeolimnology, limnology, and sedimentation studies might be linked to provide more quantitative and holistic estimates of lake C cycling and budgets. Finally, we use palaeolimnological examples to consider how changes such as terrestrial vegetation shifts, permafrost thaw, the formation of new lakes and reservoirs, hydrological modification of inorganic C processing, land use change, soil erosion and disruption to global nitrogen and phosphorus cycles might influence lake C cycling. WIREs Water 2016, 3:211–234. doi: 10.1002/wat2.1130 This article is categorized under: Water and Life > Nature of Freshwater Ecosystems Science of Water > Water and Environmental Change Science of Water > Water Quality
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».