A meta-analysis of paleolimnological records reveals the sensitivity of lacustrine carbon burial rates to carbon sources and preservation conditions during the Anthropocene
Notice bibliographique
Résumé
Inland waters are sites of active carbon (C) processing and transport along the land to ocean aquatic continuum (LOAC) that need to be accounted for closing the global C budget1,2. However, monitoring data are lacking and do not extend back as far as few decades, limiting our comprehension of the LOAC C cycle for the last centuries. Lake sediments provide a key archive for assessing C transport and transformation that occurs in lake catchments. Here, the analysis of large numbers of samples was performed on 420 lakes sediment records of the world to assess C burial rates and sources during the last 300 years. C and N (organic and mineral forms) on discrete samples were analyzed using a Variomax elemental analyzer to assess total C sequestration by lakes, C sources, and long-term changes in the contribution of allochtonous vs autochtonous sources to C transfers in lake-watersheds. Continuous sediment records were generated using core scanners (i.e. micro-XRF) and computed tomography to provide near-annual trends on terrigenous elements, here used as proxies of allochtonous sources (e.g. Al, Ti, K, Fe), and Mn:Fe ratio to infer past oxygen conditions3. Our results suggest that establishing a morphology-relevant lake typology that better characterises the types and distribution of oxygen conditions and terrigenous supplies across our sites is therefore the first step in providing a more robust evidence base for explaining the spatial-temporal variation in lake C burial rates.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».