Assessment of Stream Metabolism and Associated Environmental Drivers in the Greiner Lake Watershed, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Stream metabolism is an ecological process that can be monitored to assess carbon cycling and productivity within a stream ecosystem. GPP (gross primary productivity) is measured as oxygen produced by autotrophs and ER (ecosystem respiration), which is measured by oxygen depleted by all living organisms. Complications arise when estimating GPP and ER in the Arctic because most methods require a period of darkness when GPP ceases, however, summer regimes of photosynthetically active radiation (PAR) do not reach zero. Furthermore, natural diffusion of oxygen from the atmosphere (k) must be accounted for but this requires extensive field work, thus posing problems for remote locations. Few studies have assessed how stream metabolism is influenced by the surrounding environment, even though it is well established that stream metabolism in other biomes is affected by key environmental variables.\nThe thesis assesses methods that are appropriate for estimating stream metabolism in the Arctic and determines stream metabolism and associated environmental variables in the Greiner Lake Watershed, Nunavut. Stream metabolism was estimated using streamMetabolizer and empirical methods. These methods were compared based on values expected for low productivity streams, and model diagnostics (process and observation error) for Bayesian statistics. StreamMetabolizer produced biologically possible days with realistic average values and ranges of GPP and ER.\nEstimates of GPP and ER from streamMetabolizer were used in a partial least square regression analysis (PLSR) with environmental variables measured at each site (water chemistry, channel form, land cover type and surrounding waterbodies). I discovered that GPP was positively related to median substrate particle size (D50), and ER was positively related to the area of upstream lakes and stream width. D50 may have been providing ideal habitats for primary producers, and lakes may have been impacting downstream controls of ER. Overall, streamMetabolizer is a useful method for determining stream metabolism in Arctic environments that are remote and have limited periods of darkness in the summer. Moreover, this research contributes to a growing database of stream metabolism in the Arctic and indicates key environmental variables influencing stream metabolism in the Arctic.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».