Freshwater pearl mussels as a stream water stable isotope recorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For several decades, stable isotopes have been a commonly used and effective tool for flow path analysis, stream water source apportionment, and transit time analysis. The Global Network of Isotopes in Precipitation repository now has monthly precipitation isotope time series extending over several years and even decades in some settings. However, stream water isotope composition time series remain rather short with only very few data sets spanning over more than a few years. A critical challenge in this respect is the collection of stream water isotope data sets across a wide variety of headwater streams and for long durations. We rely on a new approach for stream signal reconstruction based on freshwater mussels, specifically the freshwater pearl mussel Margaritifera margaritifera . We use secondary ion mass spectrometry (SIMS) to quantify oxygen isotope ratios in pearl mussel shell growth bands. In our study area, the observed seasonal variability in precipitation δ 18 O values ranges between −15‰ and −3‰. This input signal is strongly damped in stream water, where observed values of δ 18 O range between −10‰ and −6.5‰. These values are consistent with our measured average shell‐derived stream water δ 18 O of −7.19‰. Along successive growth bands, SIMS‐based stream water δ 18 O w values varied within a seasonal range of −9‰ to −5‰. The proposed SIMS‐based shell analysis technique is obviously well suited for analysing isotopic signatures of O in shell material—especially from the perspective of reconstructing historical series of in‐stream isotope signatures.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,486 | 0,178 |
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 découle