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Enregistrement W4409208099 · doi:10.1080/20442041.2025.2489254

Aquatic metabolism after impoundment of a low productivity boreal reservoir using free water oxygen

2025· article· en· W4409208099 sur OpenAlexafffundabout
Daniel P Gedig, Ashley D Soloway, Tim Papakyriakou

Notice bibliographique

RevueInland Waters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensManitoba HydroUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba Hydro
Mots-clésProductivityEnvironmental scienceBorealAquatic ecosystemHydrology (agriculture)OxygenEcologyGeologyOceanographyChemistryBiologyGeotechnical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inland waterbodies play a significant role in the global cycling of greenhouse gases. Impoundment of rivers changes their greenhouse gas dynamics and leads to a pulse of emissions, primarily due to the respiration of introduced organic matter. Aquatic metabolism estimates using free water oxygen curves were calculated at 5 sites on the lower Nelson River, Manitoba, Canada, in 2021 to assess immediate conditions after impounding a hydroelectric reservoir at the Keeyask Generating Station. Net ecosystem production varied significantly across the study area (P < 0.001), with the most heterotrophic sites found in the reservoir. More specifically, ecosystem respiration (R) and gross primary production rates varied significantly (P < 0.001) within the reservoir itself. The greatest R (mean [standard deviation]) was observed in a former tributary inflow (−1.94 [1.03] g C m−2 d−1) and then in the forebay (−1.06 [0.74] g C m−2 d−1), an order of magnitude greater than the upstream extent of the reservoir area (−0.13 [0.29] g C m−2 d−1). Benthic and pelagic R had greater relative importance in the former tributary inflow and the forebay, respectively. Loading of organic matter seemed to vary across the reservoir, and evidence suggests it was a key factor regulating R. Light limitation seemed prevalent throughout the study area, consistent with previous studies in the region. The results presented here update understanding of aquatic metabolism in a region characterized by hydroelectric development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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'admission3
Résumé présentoui

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