Examining relations among hydrology, carbon, and important catchment characteristics in lakes and rivers of Old Crow Flats, Yukon
Notice bibliographique
Résumé
Northern ice- and lake-rich permafrost regions are experiencing changing climate conditions, such as increased precipitation, that have led to various landscape changes (e.g., enhanced hydrological connectivity, catastrophic lake drainage, increased shrub vegetation). These landscape disturbances may alter the biogeochemical cycling of lakes and rivers, especially carbon cycling. Many uncertainties remain regarding how further climate-driven landscape changes will influence the mobilization and cycling of carbon to downstream environments. Old Crow Flats (OCF), Yukon, is a 14,500-km2 watershed with over 8700 thermokarst lakes and ponds that is the traditional territory of the Vuntut Gwitchin First Nation. Both the Vuntut Gwitchin First Nation and researchers have observed landscape changes leading to concerns about how these changes will impact the lake ecosystems and downstream environments. Analysis of dissolved organic and inorganic carbon concentrations and stable carbon isotopes of the 14 long-term monitoring lakes and 25 river sampling locations showed spatial variability in the concentrations and potential sources of carbon in OCF based on lake catchment characteristics and hydrological connectivity. Results presented here act as a baseline of how dissolved carbon concentrations in the lakes and rivers have responded to changing climate conditions over the past decade and identify the potential sources of carbon in the Old Crow Flats drainage network. This research highlights the complexity of carbon cycling and the need to maintain long-term monitoring of relations between climate, landscape characteristics, and surface water across sensitive permafrost regions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».