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Enregistrement W4243057774 · doi:10.5194/egusphere-egu21-14068

Phosphorus recycling and retention in Lake of the Woods: Reactive-transport diagenetic modeling across spatial and temporal Scales

2021· preprint· en· W4243057774 sur OpenAlexaff
Md. Samrat Alam, Arthur Zastepa, Maria Dittrich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiagenesisRedoxPhosphorusSedimentChemistryNutrientMetalEnvironmental chemistryMineralogyGeologyInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamics of sediment phosphorus (P) remobilization and recycling in many polymictic systems due to distinct external and internal loading conditions are poorly understood. Here we used a multifaceted approach of quantifying sediment P binding forms and corresponding metal contents in sediment cores down to 30 cm from 8 different locations at Lake of Woods (LOW) in different seasons. We also measured pH, redox potential and dissolved oxygen uptake across the sediment-water interface and the concentration of nutrient and metals in pore water at different depths. Additionally, we applied a reaction-transport diagenetic model to construct the spatial and temporal trend of internal P loading in response to environmental variations. The summer diffusive fluxes of P ranged between 3 and 83 µmol m-2 d-1 whereas the winter fluxes were lower ranged from 0.1 to 0.35 µmol m-2 d-1. P recycling efficiency were 13% to 77%. P bound to redox sensitive iron (Fe)-P binding forms in sediments were the major source of P release in all stations, while P immobilization is controlled by redox-insensitive calcium (Ca)-P phases. The modeling results supported the notion that P release was mostly driven by the diagenetic recycling of redox sensitive and organic bound P.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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