MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408744481 · doi:10.1029/2024wr038560

Cycles in Hydrologic Intensification and De‐Intensification Create Instabilities in Spring Nitrate‐N Export C‐Q Relationships in Northern Temperate Forests

2025· article· en· W4408744481 sur OpenAlexafffund
Irena F. Creed, David Aldred, Jason A. Leach, Kara L. Webster, Magdalena Bieroza

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceThe Scarborough HospitalNatural Resources CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTemperate climateSpring (device)Temperate forestEnvironmental scienceNitrateTemperate rainforestHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesClimatologyEcosystemEcologyGeologyEngineeringBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Northern temperate forests are experiencing changes from climate and acidification recovery that influence catchment nitrate‐nitrogen (N) flushing behavior. N flushing behavior is characterized by metrics such as: (a) N flushing time—the exponential decrease in stream N concentration during the peak snowmelt episode; and (b) N concentration (C) and discharge (Q) hysteresis metrics—flushing index (FI) and hysteresis index (HI)—representing the slope, direction, and amplitude of the C‐Q loop. We hypothesized that climate‐driven hydrologic intensification results in longer N flushing times, lower FI (less flushing to more diluting), and lower HI (less proximal to more distal N sources). We tested this hypothesis using four decades of data from two headwater catchments. Hydrologic intensification was estimated by changes in the ratio of potential evapotranspiration to precipitation and the ratio of actual evapotranspiration to precipitation. From 1982 to 2005, a period characterized by hydrologic intensification and a decline in atmospheric acidic deposition, we observed a decrease in C and Q. This led to stable C‐Q patterns that reflected the flushing (positive FI) of proximal N sources (positive HI). However, from 2006 to 2019, a period of hydrologic de‐intensification coupled with an ongoing decline in atmospheric acidic deposition was associated with a continued decrease in C but an increase in Q, leading to unstable C‐Q patterns that reflected a shift from proximal (positive HI) toward distal N sources (negative HI). C‐Q instability was less variable in the catchment with a large wetland, indicating the potential of wetlands to buffer against changing climate conditions.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Resources ResearchMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207