Freshwater pearl mussels as a stream water stable isotope recorder
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 δ18O values ranges between −15‰ and −3‰. This input signal is strongly damped in stream water, where observed values of δ18O range between −10‰ and −6.5‰. These values are consistent with our measured average shell‐derived stream water δ18O of −7.19‰. Along successive growth bands, SIMS‐based stream water δ18Ow 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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».