River-to-Lake Transitional Areas Contribute Disproportionately to In-Lake Nutrient Loading
Notice bibliographique
Résumé
River-to-lake transitional areas are biogeochemically active sections of the aquatic continuum that are often understudied compared to their adjoining environments. Internal nutrient loading from river-to-lake transitional areas may be a considerable source of nutrients to lakes and if overlooked disconnect upstream management initiatives from in-lake improvements. To contextualize internal nutrient loading by river-to-lake sediments, we conducted sediment core incubations and nutrient assays at 3 time points over a field season from a major contributing tributary of Lake Erie. Using statistical and spatial interpolation models, we upscaled internal nitrogen and phosphorus loading rates across the highly impaired mouth of the Maumee River, which drains into the western basin of Lake Erie. We found that internal nutrient dynamics in this river-to-lake transitional area were regulated by spatial differences in the physical composition and nutrient and organic matter contents of sediments. The Maumee river-to-lake transitional area was largely a source of phosphorus and ammonium nitrogen and a sink of nitrate nitrogen through high denitrification rates. Yet, we observed substantial temporal variation whereby internal nutrient loading was greatest in late summer coinciding with near-zero denitrification. Sediments at this time could contribute an additional ~17% more soluble reactive phosphorus and ~3% more total kjeldahl nitrogen in the bioavailable ammonium nitrogen fraction relative to the daily external nutrient load. High internal nutrient loading rates compared to more offshore areas in western Lake Erie suggest that this degraded river-to-lake transitional area has a disproportional biogeochemical significance and a high potential to contribute to nearshore water quality issues.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».