MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220913901 · doi:10.1029/2021jg006578

Trapped Under Ice: Spatial and Seasonal Dynamics of Dissolved Organic Matter Composition in Tundra Lakes

2022· article· en· W4220913901 sur OpenAlexaff
Martin R. Kurek, Karen E. Frey, François Guillemette, David C. Podgorski, Amy Townsend‐Small, Christopher D. Arp, Anne M. Kellerman, Robert G. M. Spencer

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesHigh Magnetic Field Laboratory, Chinese Academy of SciencesDivision of ChemistryDivision of Materials ResearchNational High Magnetic Field LaboratoryNational Science Foundation
Mots-clésDissolved organic carbonTundraArcticEnvironmental scienceSea iceArctic ice packBiogeochemical cycleCarbon cycleAtmosphere (unit)Total organic carbonOceanographyAtmospheric sciencesEnvironmental chemistryGeologyChemistryEcologyEcosystemGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Arctic lakes store, modify, and transport large quantities of carbon from terrestrial environments to the atmosphere; however, the spatial and temporal relationships between quantity and composition of dissolved organic matter (DOM) have not been well characterized across broad arctic regions. Moreover, most arctic lake DOM compositions have been examined during the ice‐free summer, whereas DOM cycling between the ice‐covered winter months and summer have not been addressed. To resolve these spatial and seasonal uncertainties in DOM cycling, we sampled a series of arctic lakes from the North Slope of Alaska across a latitudinal gradient in the winter and summer over 3 years. Samples were analyzed for dissolved organic carbon concentration and DOM composition was characterized using optical and fluorescence properties combined with molecular‐level analysis using Fourier transform‐ion cyclotron resonance mass spectrometry. Tundra lake DOM properties including aromaticity and molecular stoichiometries were similar to other northern high‐latitude lakes, but optical parameters related to aromaticity and molecular weight were greater in major arctic rivers and in coastal lakes in the North Slope region. DOM composition was highly seasonal, with ice exclusion concentrating microbially processed DOM in the winter water columns, potentially influencing DOM cycling the following summer. However, the greatest variations in DOM composition were related to lake depth and likely other physical features including morphology and bathymetry. As the Arctic warms, we expect changes in hydrology and ice cover to enhance under‐ice microbial DOM processing, early summer photodegradation, and ultimately carbon fluxes to the atmosphere after ice‐out.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research BiogeosciencesMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207