Seasonal Dynamics of Dissolved Methane in Lakes of the Mackenzie Delta and the Role of Carbon Substrate Quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved CH 4 among lake waters of the Mackenzie River Delta was tracked in 2014 to assess how river‐to‐lake connection times, plus carbon substrate quantity and quality, affects the patterns and dynamics of CH 4 . An under‐ice survey of 29 lakes, three open‐water surveys of 43 lakes, and weekly surveys of 6 lakes revealed that CH 4 among lake‐waters ranged from very high concentrations at the end of winter, with highest concentrations linked to shortest annual river connection times, to considerably lower concentrations as open water progressed, with a limited concentration range among lakes by late summer. Lakes most strongly affected by thermokarst varied irregularly from this pattern and did not have the highest CH 4 concentrations. CH 4 among lake waters was generally related to measures of carbon substrate quantity, where relations with macrophyte biomass and dissolved organic carbon in lake water were statistically stronger than % organic matter within the lake sediments. CH 4 was also directly related to the molecular weight (a[250]:a[365]) of dissolved organic matter at the end of winter, but was inversely related to this measure during open water. Carbon quality per se, after accounting for differences in carbon quantity (macrophyte biomass, dissolved organic carbon concentrations, or organic content of lake sediments), appears to play a significant role in controlling CH 4 concentrations among the lake waters, particularly during winter ice cover. Carbon quality in lake sediments and of dissolved organic matter in winter lake waters appears to be as important as thermokarst augmentation of carbon quantity for enhancing methanogenesis in this lake‐rich Arctic system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».