Under-ice respiration rates shift the annual carbon cycle in the mixed layer of an oligotrophic lake from autotrophy to heterotrophy
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem metabolism is an integrative measure of the production and respiration of carbon in aquatic ecosystems. However, under-ice regions and mixing periods are infrequently sampled because of logistical challenges and assumptions of low biological activity, resulting in limited understanding of the contribution of winter epilimnetic metabolism to annual carbon cycling. Aquatic ecosystems can emit up to 76% of the carbon they receive from terrestrial landscapes as carbon dioxide to the atmosphere, making them significant contributors to Earth’s carbon cycle. Consequently, studying metabolism under ice is especially important given that warmer winters have already shortened ice cover and lengthened ice transitional periods, potentially resulting in greater carbon dioxide emissions. Using a continuous year of epilimnetic high-frequency dissolved oxygen data, we found that gross primary production was low but not absent under ice and increased during the end of the under-ice period. Despite cold water temperatures, under-ice respiration was 1.2 times higher than summer respiration, and ice-on and ice-off periods were important contributors to annual metabolism estimates. On average, under-ice net ecosystem production (NEP) was negative, in contrast to positive NEP for the spring and summer periods. Including winter metabolism estimates flipped annual NEP from autotrophy to heterotrophy, demonstrating that year-round sampling is essential for accurately assessing carbon cycling in lakes.
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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 | 0,000 | 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 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 ».