Unprocessed\nAtmospheric Nitrate in Waters of the Northern\nForest Region in the U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about\nthe regional extent and variability of nitrate\nfrom atmospheric deposition that is transported to streams without\nbiological processing in forests. We measured water chemistry and\nisotopic tracers (δ<sup>18</sup>O and δ<sup>15</sup>N)\nof nitrate sources across the Northern Forest Region of the U.S. and\nCanada and reanalyzed data from other studies to determine when, where,\nand how unprocessed atmospheric nitrate was transported in catchments.\nThese inputs were more widespread and numerous than commonly recognized,\nbut with high spatial and temporal variability. Only 6 of 32 streams\nhad high fractions (>20%) of unprocessed atmospheric nitrate during\nbaseflow. Seventeen had high fractions during stormflow or snowmelt,\nwhich corresponded to large fractions in near-surface soil waters\nor groundwaters, but not deep groundwater. The remaining 10 streams\noccasionally had some (<20%) unprocessed atmospheric nitrate during\nstormflow or baseflow. Large, sporadic events may continue to be cryptic\ndue to atmospheric deposition variation among storms and a near complete\nlack of monitoring for these events. A general lack of observance\nmay bias perceptions of occurrence; sustained monitoring of chronic\nnitrogen pollution effects on forests with nitrate source apportionments\nmay offer insights needed to advance the science as well as assess\nregulatory and management schemes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».