Distinct drivers of two size fractions of operationally dissolved <scp>iron</scp> in a temperate river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Riverine dissolved iron (Fe) affects water color, nutrients, and marine carbon cycling. Fe size and coupling with dissolved organic matter (DOM), in part, modulates the biogeochemical roles of riverine Fe. We used size fractionation to operationally define dissolved Fe (< 0.22 μm) into soluble (< 0.02 μm) and colloidal (0.02–0.22 μm) fractions in order to characterize the downstream drivers, concentrations, and fluxes of Fe across season and hydrologic regime at the freshwater Connecticut River mainstem, which we sampled bi‐weekly for 2 yrs. Drivers of colloidal and soluble Fe concentrations were markedly different. The response of colloidal Fe concentration to changes in discharge was modulated by water temperature; colloidal Fe decreased with increasing discharge at temperatures < 10.5°C, but increased with increasing discharge at temperatures > 10.5°C. Conversely, soluble Fe concentrations were only positively correlated to discharge at high temperatures (> 20°C). Soluble Fe was strongly positively correlated to a humic‐like DOM fluorescence component, suggesting coupling with DOM subsets, potentially through complexation. While average colloidal Fe fluxes varied twofold seasonally, soluble Fe fluxes varied ninefold; therefore, soluble Fe variability was more important to the overall dissolved Fe variability than colloidal Fe, despite lower concentrations. Seasonal Fe fluxes were decoupled from discharge: dissolved and soluble Fe fluxes were greatest in the fall, whereas discharge was greatest in the spring. Fluxes of soluble Fe, which may be more bioavailable and more likely to be exported to the ocean, were lowest in the summer when downstream biological demand is high, having implications for primary productivity and iron uptake.
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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 | 0,001 | 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 ».