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Enregistrement W4302303834 · doi:10.1002/lno.12220

Nonlinear multidecadal trends in organic matter dynamics in Midwest reservoirs are a function of variable hydroclimate

2022· article· en· W4302303834 sur OpenAlexaff
Ruchi Bhattacharya, John R. Jones, Jennifer L. Graham, Daniel V. Obrecht, Anthony P. Thorpe, James D. Harlan, Rebecca L. North

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBiogeochemical cycleWatershedDissolved organic carbonHydrology (agriculture)Organic matterWater qualityBiogeochemistryEcologyOceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dissolved organic matter (DOM) and particulate organic matter (POM) can influence biogeochemical processes in aquatic systems. An understanding, however, of the source, composition, and processes driving inland reservoir organic matter (OM) cycling at a regional scale over the long term is currently unexplored. Here, we quantify decadal patterns (> 20 yr) of DOM quantity and composition and POM in 40 reservoirs in the midcontinent United States. We built 184 Random Forest models to identify how the relative influence of watershed characteristics and limnological parameters on OM dynamics may vary over time and in synchrony with hydroclimatic anomalies. The reservoir OM quantity and composition varied nonmonotonically through time and in contrast to lake browning observed in the northern hemisphere. Reservoir DOM composition switched from humic and aromatic during wet summers to aliphatic, potentially autochthonous DOM during particularly prolonged dry summers in the mid‐2000s. The shift in reservoir DOM quantity and composition could be attributed to the change in time‐varying control of watershed and limnological factors mediated by the hydroclimatic conditions. Watershed control (e.g., percent crops) was predominant during wet summers, while the effect of reservoir morphology (e.g., maximum depth) and water quality parameters (e.g., Secchi depth, chlorophyll a) were evident during dry summers. Thus, future predictions of drier conditions may promote “greening” with negative implications for reservoir water quality and treated drinking water. Considering the nonlinear nature of reservoir OM dynamics and its controls will help to better mitigate water quality issues in these constructed systems increasingly impacted by global changes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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