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Enregistrement W2619270674 · doi:10.1139/cjfas-2017-0062

Nutrient uptake during low-level fertilization of a large, seventh-order oligotrophic river

2017· article· en· W2619270674 sur OpenAlexaffvenue
P. Ward, Paul J. Anders, G. Wayne Minshall, Charlie Holderman, Genevieve M. Hoyle, Hassen Ali Yassien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBonneville Power AdministrationU.S. Geological SurveyIdaho Department of Fish and GameMassachusetts Department of Fish and Game
Mots-clésNutrientPhosphorusAnimal scienceNitrogenChlorophyll aHuman fertilizationAutotrophChemistryEnvironmental scienceHydrology (agriculture)EcologyBiologyBotanyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uptake of nitrogen (total nitrogen (TN), NH4-N, and NO3-N) and phosphorus (total dissolved phosphorus (TDP) and total phosphorus (TP)) was quantified June through September 2009–2011 using whole-river fertilization in a seventh-order, P-limited river (Kootenai River, Idaho, USA), at discharges up to three orders of magnitude greater than previously studied. Mean uptake length (Sw) and uptake velocity (Vf) values were similar for dosed TDP and NH4; both had steep gradients indicating rapid uptake, while NO3-N did not. TP remained higher than reference levels. TN showed no clear pattern. Autotrophs accounted for 28% of daylight mean NO3-N uptake compared with 72% by heterotrophs. Nutrient uptake was strongly associated with chlorophyll accrual and epilithon growth rates. Mean midsummer epilithon growth and N rates roughly tripled late summer rates. TDP uptake length (Sw = 5.7 km) showed a slow increase with increasing stream order consistent with published findings. Mean TDP uptake velocity (Vf = 32 mm·min−1) was eight times greater than previously seen in smaller streams. Vf (10.9 ± 5 mm·min−1) and Sw (16.8. ± 7 km) for NO3-N increased with increasing river order and discharge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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