Glacier biogeochemical cycling and downstream impacts
Notice bibliographique
Résumé
Far from being frozen and sterile environments, glaciers are biogeochemical reactors and regulators. In this Review, we discuss the hydrology and biogeochemistry of glacierized environments and their impact on downstream ecosystems. Supraglacial meltwaters export labile organic carbon associated with active supraglacial microbial communities, as well as carbon and nutrients delivered via atmospheric deposition. Meltwaters funnelled to the glacier bed and exiting at the glacier snout transport large quantities of rock flour as well as supraglacial and subglacial-derived organic carbon and nutrients to downstream ecosystems. Subglacial water flow paths influence rock–water contact times and vary greatly, affecting weathering reactions. For instance, the hydrology of mountain glaciers and the Greenland Ice Sheet is typically dominated by seasonal melt with short (hours) to medium (weeks) water residence times, although extended biogeochemical isolation can exist in more isolated parts of the Greenland Ice Sheet. Conversely, the Antarctic Ice Sheet is dominated by basal ice melt and residence times that can exceed years and decades. As a result, the latter supports extended biogeochemical isolation and more advanced chemical weathering. Microbial processes and physical-chemical weathering can both sequester or emit greenhouse gases, but the net effect remains unknown. Meltwaters can potentially fuel biological processes in downstream ecosystems by priming glacier-fed streams, fjords, and oceans with rock flour and nutrients. The rapid reduction in glacier area projected for the next century mandates that future research provides a critical assessment of the effects of deglaciation on watershed biogeochemistry, ecology and global biogeochemical cycles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».