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Enregistrement W2898354027 · doi:10.1002/lno.11060

Multidecadal carbon sequestration in a headwater boreal lake

2018· article· en· W2898354027 sur OpenAlexaffabout
Britt D. Hall, Raymond H. Hesslein, Craig A. Emmerton, Scott N. Higgins, Patricia Ramlal, Michael J. Paterson

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaInternational Institute for Sustainable DevelopmentUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrology (agriculture)Dissolved organic carbonEnvironmental scienceSurface runoffBorealOutflowSTREAMSSedimentWatershedGeologyOceanographyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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