A Framework for Understanding the Impacts of Thaw‐Driven Disturbance Regimes on Northern Lakes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The impacts of permafrost thaw do not manifest uniformly across the Arctic, and this presents challenges for predicting how permafrost‐affected lakes will respond to climate change. Here, we leveraged long‐term field data collection and studies of a particular permafrost lake type (predisposed to thaw slump disturbance) in the Tuktoyaktuk Coastlands region to develop a conceptual model that can shed light on, and facilitate further testing of, lake ecosystem impacts associated with polycyclic shoreline retrogressive thaw slumps. To inform the development of the model, we compared regional changes in slump activity and lake water quality variables known to be impacted by slumping between 2005 and 2017, and showed that the timeline to recovery in lake dissolved organic carbon (DOC) following slump stabilization was longer than the time between cycles of slump growth, stabilization, and re‐initiation in most lakes. We also analyzed geochemical changes in sediment cores that incorporated the last several hundred years of history in 18 lakes that spanned a gradient in thaw slump disturbance, as well as a core dating back to ca. 1365 CE in a lake with an ancient slump. Results indicate that sediment geochemical changes were most pronounced at the initial onset of slumping, with only muted changes in sediment characteristics upon slump growth or re‐initiation. Our conceptual model can guide future investigations into the extent to which lakes with polycyclic slumps are predisposed to, or buffered against, significant limnological changes under anthropogenic climate warming. While our model is specific to lake systems in ice‐cored morainal terrain impacted by retrogressive thaw slumping, similar approaches would be highly useful for understanding ecosystem response under a range of permafrost disturbance categories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».