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Enregistrement W4367334023 · doi:10.1525/elementa.2021.00085

Nutrient inputs from subarctic rivers into Hudson Bay

2023· article· en· W4367334023 sur OpenAlexafffundabout
Janghan Lee, Andrew Tefs, Virginie Galindo, Tricia Stadnyk, Michel Gosselin, Jean‐Éric Tremblay

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversity of CalgaryUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsArcticNetManitoba HydroNiskamoon Corporation
Mots-clésNutrientSubarctic climateBayEnvironmental scienceEstuaryBiogeochemical cycleEcosystemClimate changeNutrient pollutionEcologyOceanographyHydrology (agriculture)GeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hudson Bay (HB), a large subarctic inland sea, is impacted by rapid climate change and anthropogenic disturbance. HB plays crucial roles in supporting resident and migratory species of birds and marine mammals, providing subsistence to coastal communities, and exporting nutrients into the western Labrador Sea. To better constrain the impact of river nutrients on the HB ecosystem and to obtain a contemporary reference point by which future change can be evaluated, we estimated fluxes of nitrate plus nitrite (N), phosphate (P), and silicate using contemporary and historical nutrient data in conjunction with discharge estimates produced by three global climate models. Concentrations and molar ratios of the different nutrients exhibited large contrasts between different sectors of HB, which is attributed to the diversity of geological settings across distinct watersheds. With respect to the needs of primary producers, river waters were characterized by a shortage of P during winter and spring (N:P molar ratios in dissolved nutrients >16), nearly balanced N:P ratios in summer, and a shortage of N during fall (N:P < 16). Southwestern rivers made the largest regional contribution to the total annual delivery of all nutrients, followed by modest contributions from southern and eastern rivers, and minor ones from northwestern rivers. While the regulation of river flow in the Nelson and La Grande rivers had no discernible impact on nutrient concentrations and ratios, it clearly shifted nutrient transports toward the winter when biological activity in the estuaries is reduced. Finally, the potential amount of new production supported by riverine N inputs was nearly two orders of magnitude (1.8 × 1011 g C yr−1) lower than the new production supported by marine nutrients (7.3 × 1012 g C yr−1). Although the potential contribution of river nutrients to new primary production is small (2.4%) at the bay-wide scale, it can be significant locally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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