Multidecadal carbon sequestration in a headwater boreal lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved organic carbon (DOC) was measured continuously since 1970 in a pristine headwater boreal lake and its catchment at the IISD‐Experimental Lakes Area (Ontario, Canada). Mass balanced accounting of DOC concentrations in precipitation, watershed runoff, and inflow and outflow streams, and integrated weekly hydrological data determined annual mass flux of DOC to and from the lake. Inputs minus outputs represented two residual terms: (1) mineralization and evasion of CO2 and (2) DOC flocculation and sediment burial. Accumulation of organic carbon in sediment cores estimated permanent storage and evasion was calculated by subtraction of burial from the annual retention over 40 yr (1971–2010). Terrestrial sources accounted for 92% ± 1% of DOC load; 37% ± 2% of which was lost via the outflow. About 40% ± 3% of DOC load accumulated in sediments and 23 ± 3% was lost as CO2. Over 40 yr, C sequestration in sediments was a more important sink than evasion or outflow. We explore the fate of DOC during decade long periods of differing precipitation patterns. Loading and loss via the outflow was higher in wet (1990–2010) compared to dry (1980–1990) years. Due to longer DOC processing times when water residence times are longer, it is possible that if drought increases in the boreal forest, the efficiency of headwater lakes to sequester C in sediments maybe greater than in wet periods.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».