Variabilité spatiale et temporelle des propriétés optiques et chimiques de la matière organique dissoute dans les rivières de la Côte-Nord, Québec, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les grands systèmes fluviaux constituent à la fois un vecteur d'échange et un milieu de transformation de la matière et de l'énergie entre les écosystèmes terrestres et aquatiques. La matière transportée par les rivières se constitue d'éléments chimiques (carbone, azote, phosphore, silice) sous forme inorganique ou organique associés à d'autres métaux (fer, manganèse, etc.). La matière organique (MO) exportée se trouve principalement sous forme dissoute (MOD) dont une part interagit avec la lumière. Les connaissances de la variabilité saisonnière de la MOD transportée par les rivières nordiques restent limitées aussi bien sur le plan de sa composition élémentaire, que sur ses propriétés optiques. Dans cette étude, neufs grands systèmes fluviaux (naturels et avec barrages) de la Côte-Nord ont été échantillonnés saisonnièrement entre 2010-2011. On estime que l'export annuel de ces neuf systèmes s'élève à 621 Giga gramme (Gg, ou *109g) de carbone organique dissous (COD), soit environ 25 % des apports totaux reçus par l'estuaire et le golfe du Saint-Laurent (EGSL). Pour les rivières naturelles la crue printanière est le moment où plus de la moitié du carbone organique dissous (COD) total est exporté, alors que les exports hivernaux sont négligeables (10 %). Pour les rivières harnachées, la régulation du régime hydrique favorise un export hivernal du COD et élimine les variations saisonnières dans les concentrations d 'éléments chimiques. La MOD a été caractérisée à l'aide de ses propriétés d'absorption et de fluorescence, ainsi que sa composition stoechiométrique élémentaire (C : N : P). L'ensemble des indicateurs ont permis de mettre en évidence des différences saisonnières et inter-rivières dans la composition de la MOD. L'absorption spécifique des ultraviolets à 254 mn (SUVA) montre des valeurs élevées, typiques d'une matière riche en structures aromatiques (par ex., phénols de lignine) issue des environnements terrestres. La fluorescence a permis d'identifier la MOD des rivières avec barrages comme étant plus aromatique avec peu de variations saisonnières par rapport à la MOD des rivières naturelles. Dans les rivières naturelles l'origine de la MOD change entre les saisons. L'usage des propriétés optique de la MODC, pour prédire la composition élémentaire de la MOD ont été examinée. Le meilleur modèle, utilise les coefficients d'absorption à 275 nm et 295 mn et permet d'estimer les concentrations de COD avec une précision d 'environ 6%. Les composantes des matrices de fluorescence identifiées à l'aide d'une décomposition par facteur parallèle (PARAFAC) permettent d'estimer le COD avec une précision similaire. À partir de mesures réalisées in situ, le modèle créer permet d'estimer les concentrations de COD avec une précision de 7%. Ces résultats montrent le potentiel des instruments optiques pour le suivi des éléments organiques dans les systèmes fluviaux.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".