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Enregistrement W4403020304 · doi:10.1525/elementa.2023.00133

Influence of altered freshwater discharge on the seasonality of nutrient distributions near La Grande River, northeastern James Bay, Québec

2024· article· en· W4403020304 sur OpenAlexafffundabout
Alessia Guzzi, Jens K. Ehn, Christine Michel, Jean‐Éric Tremblay, Joel P. Heath, Zou Zou A. Kuzyk

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensThe Arctic Eider SocietyUniversité LavalFisheries and Oceans CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNetNiskamoon Corporation
Mots-clésBaySeasonalityNutrientEnvironmental scienceOceanographyDischargeGeographyHydrology (agriculture)GeologyEcologyBiologyDrainage basinCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In subarctic marine environments, nutrient stocks are replenished through physical and biogeochemical processes in winter, largely setting an upper limit on new primary production for the next growing season. In spring, marine nutrient stocks are modified by freshwater-associated additions, especially in coastal areas. Hydroelectric development of the La Grande River (LGR) in northern Québec has shifted the timing of peak freshwater discharge from spring into winter, producing 10 times the natural winter discharge. Here, we considered salinity, oxygen isotope ratio (δ18O), and nutrient (nitrate, phosphate) data from coastal waters of northeast James Bay in different seasons of 2016 and 2017. We quantified two main freshwater sources, LGR and sea-ice melt, established by freshwater tracers, and their influence on coastal nutrient distributions. Our results show that LGR is the dominant source of freshwater to coastal waters throughout the year, especially during winter, and an important source of nitrate to nitrogen-limited coastal waters (winter concentrations of 4.53 μM versus 3.18 μM in ambient seawater). Despite being a poor phosphate source (0.11 μM versus 0.66 μM in ambient seawater), LGR provides the largest portion of the phosphate stock in surface waters near its mouth. LGR regulation has changed the pattern of natural fluvial nitrate inputs: what was observed in spring (pre-development) is now observed in winter (post-development). Thus, high winter surface nitrate stocks (22.5 mmol m−2) are available to support primary production, but are dispersed to offshore areas prior to the onset of the growing season, which begins only after the return of light. In northeast James Bay, the timing and magnitude of primary production, dependent on nutrients in the water column, is expected to have been impacted by altered freshwater input, reducing overall production in local areas and potentially increasing production further downstream with cascading effects on the marine ecosystem.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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