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Enregistrement W4408748873 · doi:10.1029/2024jg008645

Seasonally Dynamic Dissolved Carbon Cycling in a Large Hard Water Lake

2025· article· en· W4408748873 sur OpenAlexaff
Margot E. White, Benedict Mittelbach, Nicolas Escoffier, Timo Rhyner, Negar Haghipour, David J. Janssen, Marie‐Elodie Perga, Nathalie Dubois, Timothy I. Eglinton

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementUniversité de LausanneUniversité de GenèveÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneUniversité Savoie Mont BlancSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésCyclingCarbon cycleEnvironmental scienceCarbon fibersDissolved organic carbonOceanographyHydrology (agriculture)EcologyGeologyGeographyMaterials scienceBiologyEcosystemForestryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inland waters play a crucial role in the global carbon cycle, with lakes integrating carbon from various sources within their catchment in addition to that fixed by local primary productivity. Isotopic measurements of carbon pools can differentiate contributions from these sources, with natural abundance radiocarbon (14C) a particularly powerful tool due to the large range in 14C characteristics among carbon sources. Here, we present 14C measurements of dissolved inorganic carbon (DIC) and dissolved organic carbon (DOC) from monthly water column samplings over the course of a year in Lake Geneva, a large oligotrophic hard water perialpine lake in Western Europe. We find that DIC in the lake is significantly 14C‐depleted relative to the atmosphere primarily due to the dissolution of carbonate rocks in the lake's catchment. Variability in DI14C is largely tied to the Rhône River inflow, where DI14C values were also found to vary seasonally. DOC has a 14C signature similar to that of DIC, reflecting the fact that much of the lake DOC pool is autochthonous. However, more 14C‐depleted DOC was observed in July and tied to increased river discharge from snow and glacier melt within the upper Rhône River basin. These observations shed light on carbon sources and dynamics within Lake Geneva and its alpine catchment and highlight the importance of preaged dissolved carbon inputs to the largest natural lake in Western Europe.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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