Large increases in emissions of methane and nitrous oxide from eutrophication in Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eutrophication is linked to greenhouse gas emissions from inland waters. Phytoplankton blooms in Lake Erie, one of Earth’s largest lakes, have increased with nutrient runoff linked to climate warming, although greenhouse gas emissions from this or other large eutrophic lakes are not well characterized. We measured greenhouse gases around Lake Erie in all four seasons and found that CH 4 and N 2 O emissions have increased 10 times or more with re-eutrophication, especially during and after phytoplankton blooms. Lake Erie is a positive source of CH 4 throughout the entire year and around the entire lake, with the highest emissions in spring and summer near the mouth of the Maumee River. While Lake Erie is an overall N 2 O source, it is an N 2 O sink in winter throughout the lake and in some locations during large phytoplankton blooms. We estimate that Lake Erie emits ~6300 metric tons of CH 4 -C yr −1 (± 19%) and ~600 metric tons N 2 O-N yr −1 (± 37%): almost 500,000 metric tons CO 2 -eq yr −1 total. These results highlight the gravity of eutrophication-related increases in large lake GHG emissions: an overlooked, but potentially major feedback to global climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».