Multi-year and seasonal trends in the water quality of the Niaqunguk River, Nunavut (2013–2018)
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change is modifying the hydrological processes that control fluvial chemistry in Arctic regions.Climatic variability and permafrost thaw have contributed to changes in the timing and intensity of spring snowmelt, the frequency of extreme rainfall events, and lateral flow pathways.Permafrost thaw can increase the connectivity of deeper, subsurface flow pathways with tributary streams and rivers.In combination with increases in snowmelt and rainfall runoff, this can increase the flux of solutes to Arctic rivers.The Niaqunguk River is located on Baffin Island, NU.With no evidence of physical disturbances to the permafrost, the top-down thawing of permafrost is the primary type of permafrost disturbance influencing river chemistry.For the years 2013 to 2018, water samples were collected from the Niaqunguk River up to three times weekly over the course of the flow period and analyzed for major ions, dissolved organic carbon, and total dissolved nitrogen.Water sampling was co-located with a hydrometric station operated by the Water Survey of Canada.Solute fluxes to the Niaqunguk River were driven by the weathering of carbonate minerals by lateral flow pathways.For most years, solute fluxes peaked during spring snowmelt, when flows were the highest.In 2016, however, solute fluxes were highest in mid-summer, following several consecutive days of rainfall.If rainfall is increasing, as is projected for many regions of the Arctic, our data suggest that this could lead to an increase in solute fluxes to and through the Niaqunguk River.In the absence of recent precipitation data, however, it is challenging to determine whether this is the case. 1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».