Vegetation transitions drive the autotrophy–heterotrophy balance in Arctic lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract “Arctic greening” will alter vegetation quantity and quality in northern watersheds, with possible consequences for lake metabolic balance. We used paleolimnology from six Arctic lakes in Greenland, Norway, and Alaska to develop a conceptual model describing how climate‐driven shifts in terrestrial vegetation (spanning herb to boreal forest) influence lake autotrophic biomass (as chlorophyll and carotenoid pigments). Major autotrophic transitions occurred, including (1) optimal production of siliceous algae and cyanobacteria/chlorophytes at intermediate vegetation cover (dwarf shrub and Betula; dissolved organic carbon (DOC) range of 2–4 mg L−1), below and above which UVR exposure (DOC; < 2 mgL−1) and light extinction (DOC; > 4 mgL−1), respectively limit algal biomass, (2) an increase in potentially mixotrophic cryptophytes with higher forest cover and allochthonous carbon supply. Vegetation cover appears to influence lake autotrophs by changing influx of (colored) dissolved organic matter which has multiple interacting roles—as a photoprotectant—in light attenuation and in macronutrient (carbon, nitrogen) supply.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».