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Enregistrement W1587520663 · doi:10.1111/j.1365-2427.2011.02720.x

Night and day: short‐term variation in nitrogen chemistry and nitrous oxide emissions from streams

2011· article· en· W1587520663 sur OpenAlexafffund
Helen M. Baulch, Peter J. Dillon, Roxane Maranger, Jason J. Venkiteswaran, Henry F. Wilson, Sherry L. Schiff

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité de MontréalTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiel vertical migrationNitrous oxideNoonSTREAMSNitrateAmmoniumNitrogenEnvironmental chemistryChemistryDiurnal temperature variationEnvironmental scienceAtmospheric sciencesEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Diel variation in metabolism contributes to variation in oxygen (O 2 ) concentrations in streams. This variation in O 2 and other parameters (e.g. pH) can in turn affect the rates of microbial nitrogen (N) processing, concentrations of nitrogenous solutes and production of the greenhouse gas nitrous oxide (N 2 O). We investigated diel variability in emissions of N 2 O and the magnitude of short‐term variability in N solutes across 10 streams. 2. Nitrous oxide fluxes varied on average 2.3‐fold over diel cycles. Concentrations would be underestimated by sampling around noon, but N 2 O fluxes would not show a consistent bias. Time‐weighted mean daily N 2 O flux was strongly related to nitrate concentration ( r 2 = 0.58). Diel patterns in N 2 O and dissolved N species were often complex (rather than simple sinusoidal curves), probably reflecting complex underlying processes. 3. Reliance on samples obtained around noon would overestimate daily mean nitrate concentrations by 5% and underestimate ammonium by 32% (average bias across all streams and dates). 4. Dissolved organic N did not show consistent day–night variation. However, the magnitude of diel variability was similar to that observed for dissolved inorganic N. Organic and inorganic N concentrations were often similar. Both appear to be dynamic components of stream N budgets. 5. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) relies upon an emission factor to estimate indirect agricultural N 2 O emissions from streams and ground water. The measured emission factor (defined as the ratio of concentrations of N 2 O‐N to ‐N) was typically below the recently revised IPCC default figure. Measured values varied on average 1.8‐fold over approximately 24‐h periods and were slightly higher at night than by day. The emission factor was actually highest in streams that were net sinks for N 2 O, highlighting a conceptual problem in the current IPCC method. 6. Typical sampling programmes rely on daytime‐only sampling, which might cause bias in results. In our study streams, the bias was generally small. Diel variation in nitrate concentrations was related to mean temperature; variation in ammonium and N 2 O concentrations was greatest at low concentrations of nitrite and ammonium.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,610

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations50
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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