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Enregistrement W3206987461 · doi:10.1029/2021wr030021

Characteristics of Dissolved Organic Carbon in Boreal Lakes: High Spatial and Inter‐Annual Variability Controlled by Landscape Attributes and Wet‐Dry Periods

2021· article· en· W3206987461 sur OpenAlexafffundabout
Emily Audrey Pugh, David Olefeldt, Samantha Leader, Kelly Hokanson, K. J. Devito

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrudeGovernment of AlbertaCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésBorealEnvironmental scienceSpatial variabilityPrecipitationDissolved organic carbonTotal organic carbonAromaticityHydrology (agriculture)Carbon cyclePhysical geographyEcosystemEnvironmental chemistryGeologyEcologyOceanographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Concentration and chemical composition of dissolved organic carbon (DOC) influence several lake functions; greenhouse gas exchange, nutrient cycling, food webs, and water treatability. To assess spatial and inter‐annual controls on DOC characteristics, 34 lakes were sampled annually for 8 years on the Boreal Plains, Western Canada—a region with heterogeneous surficial geology, and a sub‐humid climate with pronounced inter‐annual wet‐dry periods. Large spatial variability in long‐term average DOC concentration (10–49 mg C L−1) and aromaticity (SUVA254: 1.2–3.9 L mg−1 C m−1) among lakes was found. Higher DOC concentrations and aromaticity were associated with lakes in watersheds with fine‐textured surficial geology and with relatively large contributions through shallow, organic‐rich flow paths. Lake DOC aromaticity was also higher in lakes with lower evaporative enrichment, regardless of surficial geology, indicating shorter lake water residence times and less within‐lake degradation of allochthonous DOC. High inter‐annual variability for both DOC and aromaticity was observed, with coefficients of variation at 10.9 ± 4.6% and 11.1 ± 2.5% among lakes, respectively. Inter‐annual variability in DOC concentrations had low synchronicity among lakes, with patterns of variability linked to surficial geology and primarily responsive to short‐term cumulative precipitation. Conversely, inter‐annual variability in aromaticity had high synchronicity among lakes, driven by longer‐term cumulative precipitation and shifts in lake water residence times. Our study shows it is necessary to consider lake hydrogeomorphic setting and climate to understand spatial and inter‐annual variability in lake DOC characteristics and associated lake functions, and that Boreal Plains lakes have high climate sensitivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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