Different forms of carbon, nitrogen, and phosphorus influence ecosystem stoichiometry in a north temperate river across seasons and land uses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural and human features on land result in differential loadings of carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) to rivers that influence within ecosystem processing. However, little is known about how land use, together with seasonal changes in climate and hydrology, influence the relative proportions of C, N, and P in rivers. To evaluate the spatial and temporal patterns in ecosystem‐level C: N: P stoichiometry, we sampled 13 sites once per season for 3 yr along the main stem of a north temperate river with winter ice‐cover that flows across a gradient of forested, urban, and agricultural landscapes. We found that C concentrations were rather stable along the continuum, whereas N and P rapidly increased downstream due to urban and agricultural land uses. The flow‐weighted C: N: P ecosystem stoichiometry ranged from 2319: 119: 1 in the most upstream site to 368: 60: 1 at the outlet. The dominant form of N generally shifted from dissolved organic nitrogen in upstream forested reaches to nitrate in more impacted, downstream reaches, and winter stoichiometry was enriched in inorganic N and dissolved P forms. Concentrations of all three elements were generally lower in spring during year‐high flow due to dilution. The spatial and temporal variation in stoichiometry in this north temperate river covered much of the range previously observed between litter ratios and the Redfield ratio. This suggests that even moderate human impacts can have profound effects on riverine ecosystem stoichiometry, and that these effects are modulated by seasonal trends in temperature and hydrology.
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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 | 0,000 | 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 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 ».