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Enregistrement W4320890539 · doi:10.1002/eco.2535

Dissolved organic carbon load variability in the rainfall season dominated its interannual variability in the snowmelt driven basin: Evidence from 41 years data of headwater streams

2023· article· en· W4320890539 sur OpenAlexaffabout
Jiefeng Wu, Huaxia Yao, Guoqing Wang, Xuemei Li, Bingqing Lin

Notice bibliographique

RevueEcohydrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSnowmeltDissolved organic carbonEnvironmental scienceSTREAMSHydrology (agriculture)WatershedClimatic variabilityCarbon cycleDischargeSeasonalityGrowing seasonDrainage basinClimate changeEcologyGeologySurface runoffEcosystemGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerous reports have observed variations of dissolved organic carbon (DOC) under the changing environment. From the DOC load variability perspective, however, how much of the variability in DOC load occurred among different seasons, and which season was most synchronized with the interannual variability remains unknown. The weekly DOC concentration and daily discharge records from four headwater streams with long‐term (1978–2018) records in the snowmelt driven basin of Harp Lake, south‐central Ontario, Canada, were used to answer these issues. We also examined the contributions of variabilities in discharge and DOC concentration to the variability in DOC load. We found that the variability of DOC load in the rainfall season (autumn) instead of snowmelt season (spring) was most closely synchronized with its interannual variability, suggesting that if the DOC variability in the rainfall season stabilized, the interannual variability would be more stable. The interannual variabilities for discharge, DOC concentration and DOC load showed an insignificant decreasing trend in the monitored 41 years, and the respective contributions of the variability trend of discharge and DOC concentration to DOC load in rainfall season increased from 28.82% to 144.58% and decreased from 71.18% to −44.58% because the change trend of discharge variability was greater than that in DOC concentration. This study provides a case information in determining which factors contribute most to the variability of DOC load in the watershed, and which season may dominate its variability throughout the year.

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)0,001
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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