Relative importance of organic- and iron-based colloids in six Nova Scotian lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved organic matter (DOM) concentrations have been increasing in parts of the northern hemisphere for several decades. This process—brownification—often accompanies increasing iron and aluminum, but the metal–DOM interactions these concurrent trends imply are poorly described. Here we used field-flow fractionation with UV and ICP-MS detection to measure the size distribution of colloidal iron, aluminum, manganese, copper, uranium, and chromophoric DOM in six lakes over six months. Five of these lakes have browned to some degree in the past three decades, with linear increases in organic carbon and color ranging from 0.01 to 0.13 mg C L−1 yr−1 and 0.13–1.94 PtCo yr−1. Browning trends were more pronounced and colloids more abundant in lakes with wetlands in their catchments. Iron and aluminum were present in two primary fractions, sized nominally at 1 and 1000 kDa. The 1 kDa fraction included the primary DOM signal, while the 1000 kDa fraction absorbed minimally at 254 nm and likely represents iron-rich (oxyhydr)oxides. Colloidal manganese was sized at 1000+ kDa, whereas colloidal copper and uranium occurred primarily at 1 kDa. These associations fit with a pattern of increasing DOC, iron, aluminum, and color in the region’s lakes. They represent a significant challenge for drinking water treatment systems, especially those in remote communities. Given that browning trends are expected to continue, monitoring plans would better inform treatment process design and operation by characterizing DOM and iron-rich, primarily inorganic colloids that contribute to adverse water quality outcomes.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».