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Enregistrement W7065058419

THE CONTROLS AND DRIVERS OF DISSOLVED ORGANIC CARBON QUANTITY AND DISSOLVED ORGANIC MATTER QUALITY IN AN IMPACTED GREAT LAKES WATERSHED

2019· dissertation· en· W7065058419 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectrical and Electromagnetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonWater qualityEutrophicationHydrology (agriculture)WatershedNutrientBiogeochemical cycleDrainage basinSurface water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensely managed and modified catchments in the Great Lakes are linked to eutrophication and hypoxia of receiving water bodies downstream, resulting in water quality impairment, and adverse impacts on aquatic ecology. While much focus has been on the role of phosphorous and nitrogen, dissolved organic carbon (DOC) plays a complex and critical role in lake biogeochemical cycles, as it influences the interations between nutrients and contaminants in water and soil through processes of mobilization, transport, biological uptake, and deposition. Human-dominated landscapes have a range of consequences on DOC dynamics as catchment hydrology, plant cover, and nutrient inputs are altered in these environments. As such, the objectives of this study were to identify the controls and drivers of DOC quantity and DOM quality in the Spencer Creek watershed, which is the largest contributor of water to Cootes Paradise that ultimately drains into Lake Ontario. The 159 km2 study area of the catchment is complex, as the present landscape is composed of a mosaic of various land uses including agriculture, forest, wetland, urban, and industrial regions. Flow alterations contribute to the complexity of the watershed as there are managed reservoirs and alterations in water courses. From 2016- 2018, hydrometric data was collected across 9 monitoring sites, along with surface water samples that were analyzed for DOC concentration and optical properties. Results indicate differences in flow magnitudes and stream DOC between dry and wet conditions, where concentrations during wet conditions were significantly higher compared to dry. Additionally, there was substantial variation in DOC concentration and quality across the Spencer Creek watershed. DOC concentrations were found to be the lowest at groundwater influenced sites in the headwaters of the watershed, and the highest in the mid-catchment region where DOC quality was strongly influenced by wetland sources. The reservoir-influenced sites showed relatively intermediate concentrations of DOC, with quality that exhibited strong microbial signatures. At the outlet, DOC concentrations were attenuated and DOC quality was intermediate between allochthonous and autochthonous end members, reflecting upstream mixing processes. These processes were presented as a conceptual model of water and DOC movement through the Spencer Creek watershed. The implications of this research suggest that with anticipated wetter and warmer conditions DOC concentrations would increase in the watershed. The repercussions of increased DOC concentrations overall imply a decrease of terrestrial carbon storage, and greater input into more reactive and susceptible pools, which may result in further water quality degradation. Overall, the findings from this research provide insight into the fate and transport of water and DOC in a complex, managed catchment in the Great Lakes region, with the aims of providing key information for local stakeholders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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