Climate variability induced shifts in nitrogen loading from terrestrial to aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is a critical nutrient linked to degradation of freshwater and marine ecosystems. The nitrogen inputs to terrestrial ecosys- tems and subsequent loadings to aquatic ecosystems have been doubled and changed the nitrogen cycle as population and hu- man activities increased over the past century. One of the consequences of human alter- nation of the nitrogen cycle is the eutrophication of marine and freshwater ecosystems. We tested if climate variability can change nitrogen loading from terrestrial to aquatic ecosystems. We used stream nitrogen concen- trations from 2,125 sites and climate data from 301 stations from 30 eco-regions across British Columbia, Canada, to test our ob- jective and to compare it with anthropogenic loading of nitrogen in the same regions. We show that elevated air temperature and associated precipitation resulted in increase in nitrogen loading from terrestrial to aquatic ecosystems. Furthermore, inorganic ni- trogen (IN) loading increased more rapidly than organic nitrogen (ON) with increasing air temperature. Each oC increment annu- al air temperature caused a 24% increase in nitrogen loading to aquatic ecosystems and a 22% increase in ratio of IN: ON concen- trations in stream water. We also show that the coastal mountains ecosystems seem to be more vulnerable to temperature induced nitrogen loss than the interior ecosystems. We suggest that cli- mate warming and elevated loading of nitrogen from terrestrial to aquatic ecosystems will have major implications for the quality of water in freshwater and coastal marine ecosystems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».