Riverine Influence on Coastal Biogeochemistry Along a 400‐km Latitudinal Gradient in Eastern James Bay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rivers integrate climate signals, landscape gradients, and environmental disturbances at the watershed scale, strongly influencing downstream ecosystems and ultimately coastal waters. Watershed environmental gradients therefore exert a strong local influence on coastal river plumes, yet it is unclear how regional‐scale gradients involving multiple watersheds are coupled to broad patterns of coastal marine biogeochemistry and productivity. Here, we aimed to establish connections between the physicochemical properties of rivers draining into the highly riverine‐influenced James Bay (JB) and of the properties of coastal waters along its entire eastern shore. We clustered 17 river outlets and over 140 coastal sites along a 400‐km latitudinal gradient of the eastern JB, sampled during two consecutive summers, according to trends in nutrients, suspended particulate matter, colored dissolved organic matter, freshwater discharge, and salinity. Our findings reveal notable latitudinal changes in the physicochemical properties of both rivers and coastal waters along JB, which were spatially coherent. Whereas river discharge exerts a significant influence—higher discharge amplifies the riverine impact on coastal waters—this alone does not account for the observed variability along the coast. The riverine influence differs among areas and depends on variables considered. In this study, we identified biogeochemical transition zones and assessed the impact of river exports on coastal waters along JB, and this integrative approach could be applied to disentangle river‐coast interactions in other 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».