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Enregistrement W4392748381 · doi:10.1007/s11368-024-03765-2

Using stable carbon isotopes of lignin-derived methoxy to improve historical apportionments of particulate organic matter and sediment sources incorporating multiple Suess corrections

2024· article· en· W4392748381 sur OpenAlexaff
Terry Cox, J. Patrick Laceby, Markus Greule, Frank Keppler, Christine Alewell

Notice bibliographique

RevueJournal of Soils and Sediments · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensGovernment of Alberta
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichUniversität Basel
Mots-clésParticulatesSedimentEnvironmental scienceTRACERErosionOrganic matterEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)GeologyChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Soil erosion models are essential to improving sediment management strategies. Sediment source fingerprinting is used to help validate erosion models. Fingerprinting sediment sources with organic isotopic tracers faces challenges from aquatic sources and co-linearity. To address these complexities, integrating another land-use-specific tracer is essential. Suess corrections incorporating multiple mean-residence-times are necessary to accurately model historical sediment apportionments. In previous studies, compound specific isotopic tracers indicated forest as the dominant source. We hypothesize that there is an overestimation of forest contribution, attributed to the misclassification of particulate organic matter as forest. Methods In this study, we utilize stable carbon isotope (δ 13 C) values of fatty acids and the average chain length in combination with the δ 13 C values of lignin-derived methoxy groups as an additional tracer. We apply different Suess corrections to explore the effect of the changing atmospheric δ 13 CO 2 values on sediment apportionment. The performance of the unmixing model is evaluated with 300 mathematical mixtures. To determine shifts in sediment sources throughout the last 130 years, particulate organic matter contributions are determined and removed to apportion sediment soil sources. We investigate the potential misclassification of forest contributions by merging particulate organic matter and forest sources to simulate tracers which are unable to discriminate. Results The inclusion of δ 13 C values of lignin methoxy groups and the alkane average chain length as additional tracers successfully removed tracer co-linearity. Additionally, we used an updated concentration dependent point in polygon test to identify sediment with increased potential for incorrect source apportionments. Changes in the dominant sediment sources over time (Forest: pre-1990, Pasture: 1910–1940, Arable: post 1940) highlight the effect of policy-induced land-use changes. Additionally, the inability to discriminate particulate organic matter and forest sources was revealed to cause a 37% overestimation of forest contributions from 1944 to 1990. Conclusion Using δ 13 C values of lignin methoxy groups as an additional tracer, we identified critical points in the 130-year sediment history of Lake Baldegg. Furthermore, we highlight the importance of incorporating multiple Suess effects. Through mathematical mixtures, we assessed the confidence that should accompany apportionment estimates. While merging forest and particulate organic matter sources did not result in forest as the dominant source over the last 130 years, separating these sources resulted in more accurate apportionment. These insights offer valuable information to enhance the accuracy of sediment fingerprinting, which can then be used to assist soil erosion models employed for sediment mitigation policies.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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