Bibliographic record
Abstract
Pour déterminer les changements spatiaux et temporels de la matière organique dissoute entre une tourbière ombrotrophique et son lagg, des échantillons d’eau interstitielle ont été prélevés dans zones de végétation différentes le long d’un gradient de tourbière-lagg dans la tourbière Mer Bleue, près d’Ottawa. Des échantillons d'eau souterraine ont également été prélevés sur les terrains miniers environnants. Des échantillons ont été prélevés toutes les 3-4 semaines, de juin à octobre 2018, et analysés pour déterminer leur pH, leur conductivité électrique et leurs concentrations en carbone organique dissous (COD), en azote dissous total (ADT), en nitrate (NO3-), en ammonium (NH4+), azote organique dissous (AOD), phosphore total (Ptotal), phosphore inorganique (Pinorganique) et phosphore organique (Porganique). Pour déterminer si l'eau extraite de la tourbe des zones de végétation présentait des degrés de labilité différents, des échantillons de tourbe ont été collectés, lessivés et incubés afin de déterminer la consommation de COD et de ADT et la production de CO2 résultant de la dégradation microbienne. Le pH et la CE ont augmenté le long du gradient de tourbière, bien que la CE n'ait augmenté que de 10% certains jours d'échantillonnage. Le COD et le AOD ont diminué le long du gradient de manière discontinue, les concentrations augmentant depuis la tourbière jusqu'à ce que la végétation de T. latifolia soit dominante, puis les concentrations ont diminué davantage le long du gradient. D'autres variables mesurées ont montré peu de changement le long du gradient, ou tout au long, de la saison d'échantillonnage. L'analyse de la courbe de réponse principale a révélé que seuls les DOC et EC changeaient tout au long de la saison d'échantillonnage, le DOC diminuant et EC augmentant. Les incubations en laboratoire ont révélé peu de changement dans la labilité de la tourbe entre les différentes zones de végétation. Dans l’ensemble, certains des résultats ne ressemblent pas à ceux des autres laggs, bien que la littérature sur les laggs soit rare et que le lagg de Mer Bleue soit unique par la présence de son étang à castors. Contrairement aux autres études sur les laggs, les résultats suggèrent que le lagg de Mer Bleue a peu d’afflux d’eaux souterraines minérotrophiques provenant des terres minérales environnantes et que les communautés végétales varient principalement en fonction du niveau d’eau et du pH, et pas d’une augmentation des niveaux de CE ou de nutriments
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".