Caractérisation du cycle et des sources d'azote dans les lacs tempérés par l'utilisation d'isotopes stables
Bibliographic record
Abstract
Nous avons étudié l’application de plusieurs mesures d’isotopes stables afin de caractériser les processus du cycle de l’azote et les sources d’azote dans les lacs tempérés à diverses échelles spatiales et temporelles. Les résultats d’une étude à travers 65 lacs sur un gradient trophique ont démontré que le ratio d’isotopes stables d’azote (δ15N) des sédiments de surface est un indicateur de l’importance relative des sources d’azote anthropique, mais que ce ratio peut être altéré par la diagenèse. La mesure du δ15N des sédiments demeure néanmoins un outil permettant de déterminer à long terme le changement des charges en azote anthropique aux écosystèmes lacustres et les causes de l’eutrophisation de ces systèmes. Nos résultats d’une étude sur la variation saisonnière de plusieurs isotopes stables dans trois lacs peu profonds situés sur un gradient trophique et ayant différents régimes de stratification ont démontré que cette approche est prometteuse dans les lacs mésotrophes et stratifiés. Dans ces systèmes, le δ15N de la matière organique particulaire (MOP) aurait le potentiel de déterminer les sources d’azote assimilées par le phytoplancton. Cependant les mesures d’isotopes stables du carbone (δ13C) et du ratio C:N indiquent que les apports de matières organiques du bassin versant peuvent altérer les relations observées. Nous avons également constaté une déviation de la relation 1:1 entre les isotopes stables d’azote et d’oxygène (δ18O) du nitrate (NO3-) indiquant son assimilation et sa nitrification simultanée. Cette application est particulièrement prometteuse puisque la nitrification est méconnue dans les lacs et peut exacerber les effets de l’eutrophisation.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".