Seasonal and Geographic Variation in Dissolved Carbon Biogeochemistry of Rivers Draining to the Canadian Arctic Ocean and Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The chemical composition of river water can be used to diagnose change on land, while playing a determining role in the ecology and biogeochemistry of riverine‐influenced ocean waters. Despite this, little is known about the seasonal and geographic variability of riverine chemistry throughout much of the Canadian north. Here we assess the chemical composition of a broad suite of rivers draining to the Canadian Arctic Ocean and Hudson Bay using previously unpublished government data. We focus on inorganic and organic carbon (alkalinity and dissolved organic carbon), using paired chemistry and discharge measurements to assess constituent flux. Concentrations and area‐normalized yields vary substantially across the northern Canadian landscape, with dissolved organic carbon typically highest in rivers draining the Hudson Bay Lowland, alkalinity highest in rivers draining Cordillera and Plains terrains, and the ratio of organic to inorganic species highest in rivers draining the Canadian Shield. Yields of major weathering ions show that carbonate weathering—a notable proportion of which may be driven by sulfide oxidation—dominates inorganic carbon delivery from the rivers we assess. Despite the reasonably diverse coverage of the data set, we find that clear gaps exist, including a lack of data through to the present day for many rivers, and a dearth of measurements from the Arctic Archipelago and eastern shores of Hudson Bay. We therefore use a modeling approach to extrapolate fluxes to the full Canadian Arctic drainage basin. Region‐specific differences between our results and previous models reinforce the need for targeted river water chemistry measures throughout the Canadian Arctic domain.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».