The interaction of regional and local drivers shapes summer ecosystem metabolism in lakes across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessments of lake gross primary production (GPP) and respiration (R) and their balance (net ecosystem production, NEP) have been limited to specific watersheds and a limited number of lakes, often along narrow environmental gradients. This is because conventional approaches require either lengthy incubations or the deployment of monitoring equipment, none of which are feasible for large‐scale studies. Here we present a macroscale study of lake metabolism and explore the patterns and drivers of GPP, R, and NEP in lakes across Canada as part of the LakePulse network. We measured summertime water column metabolic rates in 742 lakes, using an oxygen isotopic (δ18O2) approach, which provide an integrative snapshot of mixed‐layer metabolism in stratified lakes, or whole‐lake metabolism in polymictic lakes. The lakes were distributed across the five major Canadian continental drainage basins, covering a wide range of in‐lake, land use, and climatic features. Gross primary production and R varied by four orders of magnitude across lakes and regions, driven by factors such as total phosphorus and nitrogen, dissolved organic carbon, and chlorophyll. Net ecosystem production had a weak but significant positive linear relationship with water column light and a negative relationship with colored dissolved organic matter. Our results reveal systematic differences in regional baseline GPP and R driven by landscape properties such as altitude, and that lake metabolism in some regions may be more sensitive to eutrophication and browning, mediated by regional hydrology, which is itself linked to climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».