Nutrient Uptake in the Supraglacial Stream Network of an Antarctic Glacier
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In polar regions, where many glaciers are cold based (frozen to their beds), biological communities on the glacier surface can modulate and transform nutrients, controlling downstream delivery. However, it remains unclear whether supraglacial streams are nutrient sinks or sources and the rates of nutrient processing. In order to test this, we conducted tracer injections in three supraglacial streams (62 to 123 m long) on Canada Glacier in the Taylor Valley, of the McMurdo Dry Valleys, Antarctica. We conducted a series of additions including nitrate (N), N + phosphate (P), N + P + glucose (C), and N + C. In two reaches, N‐only additions resulted in N uptake. The third reach showed net N release during the N‐only addition, but high N uptake in the N + P addition, indicating P‐limitation or N + P colimitation. Coinjecting C did not increase N‐uptake. Additionally, in these systems at low N concentrations the streams can be a net source of nitrogen. We confirmed these findings using laboratory‐based nutrient incubation experiments on sediment collected from stream channels on Canada Glacier and two other glaciers in the Taylor Valley. Together, these results suggest there is active biological processing of nutrients occurring in these supraglacial streams despite low sediment cover, high flow velocities, and cold temperatures, modifying the input signals to proglacial streams. As glaciers worldwide undergo rapid change, these findings further our understanding of how melt generated on glacier surfaces set the initial nutrient signature for subglacial and downstream environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».