Influence of Wildfire on Downstream Transport of Dissolved Carbon, Nutrients, and Mercury in the Permafrost Zone of Boreal Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northern regions are undergoing rapid change with wildfires increasing in frequency and severity alongside thawing permafrost and altered water balance. These disturbances could cause significant change in the export of carbon, nutrients, and metals to aquatic systems, with implications for food webs and ecosystem processes. Here, we examine chemical data from a series of 52 streams and rivers that were sampled across a 250,000 km2 expanse of the Taiga Plains and Taiga Shield ecozones of the Northwest Territories, Canada. Samples were collected immediately after and for 3 years following a “megafire” that occurred in this region in 2014, and included wildfire‐affected and non‐affected catchments. While wildfire has been observed to cause significant impacts on water quality in other regions, we here report weak relationships with percent watershed burn with minor to moderate effect sizes, the greatest being a reduction in dissolved organic carbon (−32% concentration). Watershed‐specific properties were a strong driver of large spatial variability in stream water chemistry, which may overwhelm or obscure lesser wildfire effects. The watershed chemical yield‐specific response to wildfire was weaker than the response for concentrations, due to substantial variation and uncertainty in runoff among sites and years. This suggests that watershed chemical yields in this region are more sensitive to changes in water balance due to climate than to altered wildfire regimes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».