Composition Wheels: Visualizing dissolved organic matter using common composition metrics across a variety of Canadian ecozones
Notice bibliographique
Résumé
Dissolved organic matter (DOM) is a ubiquitous component of aquatic systems, impacting aquatic health and drinking water quality. These impacts depend on the mixture of organic molecules that comprise DOM. Changing climates are altering both the amount and character of DOM being transported from the terrestrial system into adjacent surface waters, yet DOM composition is not monitored as often as overall concentration. Many DOM characterization methods exist, confounding comparison of DOM composition across different studies. The objective of this research is to determine which parameters in a suite of relatively simple and common DOM characterization techniques explain the most variability in DOM composition from surface and groundwater sites. Further, we create a simple visualization tool to easily compare compositional differences in DOM. A large number of water samples (n = 250) was analyzed from six Canadian ecozones for DOM concentration, ultraviolet-visible light absorbance, molecular size, and elemental ratios. Principal component analyses was used to identify quasi-independent DOM compositional parameters that explained the highest variability in the dataset: spectral slope, specific-UV absorbance at 255nm, humic substances fraction, and dissolved organic carbon to dissolved organic nitrogen ratio. A 'Composition Wheel' was created by plotting these four parameters as a polygon. Our results find similarities in DOM composition irrespective of site differences in vegetation and climate. Further, two main end-member Composition Wheel shapes were revealed that correspond to DOM in organic-rich groundwaters and DOM influenced by photodegradation. The Composition Wheel approach uses easily visualized differences in polygon shape to quantify how DOM evolves by natural processes along the aquatic continuum and to track sources and degradation of DOM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».