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Enregistrement W4408423428 · doi:10.5194/egusphere-egu25-3731

Intact rock glaciers as weathering reactors: influence on spring water quality

2025· preprint· en· W4408423428 sur OpenAlexaff
Nicola Colombo, Stefano Brighenti, Thomas Wagner, Michael Pettauer, Nicolas Guyennon, Karl Krainer, Monica Tolotti, Michela Rogora, Luca Paro, Sandra Steingruber, Chantal Del Siro, Cristian Scapozza, Noelia R. Sileo, Cristian Daniel Villarroel, Masaki Hayashi, Jeffrey S. Munroe, Darío Trombotto Liaudat, Leonardo Cerasino, Werner Tirler, Francesco Comiti, Michele Freppaz, Franco Salerno, M. Iggy Litaor, Edoardo Cremonese, Umberto Morra di Cella, Gerfried Winkler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeatheringSpring (device)GlacierGeologyGeochemistryEarth scienceQuality (philosophy)Environmental scienceHydrology (agriculture)Physical geographyMining engineeringGeomorphologyGeotechnical engineeringGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last decades, most glaciers have been retreating and losing mass in all high-mountain regions, where permafrost has also undergone warming, degradation, and ice loss. In this context, rock glaciers, a visual indication of the presence of mountain permafrost, have gained attention because they host shallow groundwater resources. Hence, rock glaciers could represent a contributor for future water supply, especially in arid and semi-arid mountain areas and/or during dry periods. However, a growing body of literature, mostly composed of local scale studies, has reported high concentrations of solutes, including trace elements, in rock glacier-fed waters, with negative implications on water quality. Therefore, the potential for rock glaciers to function as safe sources for drinking water supply may be questioned, although the main drivers of solute export from rock glaciers are still little understood. Here, we investigated how geographical and geological settings, together with cryospheric conditions, influence the water chemistry of intact (containing internal ice) and relict (without internal ice) rock glaciers, and assessed the potential implications for water quality. To do this, we assembled an unprecedented dataset on 201 rock glacier springs from mountain ranges across Europe, North and South America, and we applied a combination of machine learning, multivariate and univariate analyses, as well as geochemical modelling. Several intact rock glacier springs had higher concentrations of sulphate and trace elements (e.g., Ni, Al, U) than relict ones. Accordingly, one third of springs issuing from intact rock glaciers had a water quality that did not meet the requirements of drinking water standards, with respect to only 5 % of relict rock glacier springs. The ice presence combined with specific lithologies (e.g., paragneisses) enhanced solute concentrations in rock glacier springs, due to intense oxidation of sulphide minerals that was also responsible for the elevated trace element concentrations. Since rock glaciers are emerging as key mountain water resources as well as potential threats to water quality, we call for an international effort to investigate the hydrochemistry of rock glacier springs across the globe, especially in understudied mountain ranges (e.g., Himalayas, Caucasus) and where these springs are used for drinking purposes.Brighenti, S., Colombo, N., et al. Factors controlling the water quality of rock glacier springs in European and American mountain ranges. Science of the Total Environment 953, 175706 (2024). https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.175706NC and SB equally contributed to this work. NC and MF were supported by the project NODES, which has received funding from the MUR – M4C2 1.5 of PNRR funded by the European Union – NextGenerationEU (Grant agreement no. ECS00000036).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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