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Enregistrement W1504889524 · doi:10.1002/9780470027318.a0903

Aircraft‐Based Flux Sampling Strategies

2000· other· en· W1504889524 sur OpenAlexaffabout
R. L. Desjardins, J. I. MacPherson, P. H. Schuepp

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Analytical Chemistry · 2000
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEddy covarianceEnvironmental scienceFlux (metallurgy)Atmospheric sciencesSensible heatCarbon fluxTrace gasAtmosphere (unit)Data assimilationLatent heatMeteorologyEcosystemGeographyEcologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the essential elements of plant growth is carbon dioxide assimilation and water vapor loss. Measuring the exchange of these gases can provide an accurate picture of plant growth, health, and ultimate yield. This report describes the instrumentation used on the Canadian flux aircraft and the type of data collected for measuring gas exchange over large areas. It presents flux measurements of carbon dioxide, sensible heat (H) and latent heat (LE) using the eddy‐covariance technique. This technique provides the most direct measurements of mass and energy exchange at the land–atmosphere interface. Flux measurements obtained over wetlands near James Bay, the boreal forest in northern Saskatchewan, grasslands in Kansas, agricultural crops in California, and over the city of Fresno in California are presented as examples of the potential of this technique to characterize transfer processes over complex ecosystems. The accuracy of aircraft‐based flux measurements is examined using data obtained with other aircraft during wing‐to‐wing formation flights and with several tower‐based systems during tower fly‐by. Finally, examples of the use of these data for interpreting satellite data and for characterizing the photosynthetic response of a wide range of vegetation are presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations12
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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