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Enregistrement W3005489648 · doi:10.1002/lno.11417

Hydrologic connectivity determines dissolved organic matter biogeochemistry in northern high‐latitude lakes

2020· article· en· W3005489648 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Ellen Johnston, Robert G. Striegl, Matthew J. Bogard, M. Dornblaser, David Butman, Anne M. Kellerman, Kimberly P. Wickland, David C. Podgorski, Robert G. M. Spencer

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésColored dissolved organic matterDissolved organic carbonBiogeochemistryEnvironmental scienceLake ecosystemEcosystemEnvironmental chemistryOrganic matterHydrology (agriculture)EcologyAtmospheric sciencesGeologyChemistryNutrientPhytoplanktonBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Northern high‐latitude lakes are undergoing climate‐induced changes including shifts in their hydrologic connectivity with terrestrial ecosystems. How this will impact dissolved organic matter (DOM) biogeochemistry remains uncertain. We examined the drivers of DOM composition for lakes in the Yukon Flats Basin in Alaska, an arid region of low relief that is characteristic of over one‐quarter of circumpolar lake area. Utilizing the vascular plant biomarker lignin, chromophoric dissolved organic matter (CDOM), and ultrahigh‐resolution mass spectrometry, we interpreted DOM compositional changes using lake‐water stable isotope (δ18O‐H2O) composition as a proxy for lake hydrologic connectivity with the landscape. We observed a relative decrease in CDOM in more hydrologically isolated lakes (enriched δ18O‐H2O) without a corresponding decrease in dissolved organic carbon (DOC) concentration. Although DOC and CDOM were weakly correlated, a significant positive relationship between lignin and CDOM (r2 = 0.67) demonstrates that optical parameters are useful for estimating lignin concentration and thus vascular plant contribution to lake DOM. Indicators of allochthonous DOM, including lignin carbon normalized yields, CDOM aromaticity proxies, and relative abundances of polyphenolic and condensed aromatic compound classes, were negatively correlated with δ18O‐H2O (r2 > 0.45), suggesting there is little allochthonous DOM supplied to many of these hydrologically isolated lakes. We conclude that decreased lake hydrologic connectivity, driven by ongoing climate change (i.e., decreased precipitation, warming temperatures), will reduce allochthonous DOM contributions and shift lakes toward lower CDOM systems with ecosystem‐scale ramifications for heat transfer, photochemical reactions, productivity, and ultimately their biogeochemical function.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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