Climate change drives coastal oligotrophication in a high-Arctic fjord via terrestrial greening and freshwater input
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nutrient inputs from upwelling, ocean currents, advection, and terrestrial sources play a crucial role in driving primary production in Arctic fjords and coastal areas. This study analyzes more than two decades of field measurements across a terrestrial-river-coastal continuum in Arctic Greenland, showing how shifts in coastal inflows, glacial meltwater, and terrestrial inputs control changes in nutrient dynamics in the fjord. Our data indicate oligotrophication, with nitrate concentrations decreasing by ∼49% and phytoplankton biomass by ∼60% over the study period. These changes are associated with a ∼12% increase in catchment vegetation greening, which likely reduced terrestrial nitrate input to the fjord by ∼65%. Nutrient dynamics in the fjord were also influenced by inflows of fresher coastal waters, providing nitrate-poor, silicate-rich waters. Silicate concentrations in the fjord have risen by ∼115% over the past two decades, suggesting increased input from all these sources. Whether these patterns are unique to this fjord or representative of broader Arctic trends remains uncertain and our study highlights the need to further explore the cross-boundary ecological impacts of climate change on Arctic marine and coastal ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».