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Enregistrement W1809582875 · doi:10.1029/2008gb003231

Seasonal and spatial variability in dissolved organic matter quantity and composition from the Yukon River basin, Alaska

2008· article· en· W1809582875 sur OpenAlexaboutno aff
Robert G. M. Spencer, George R. Aiken, Kimberly P. Wickland, Robert G. Striegl, Peter J. Hernes

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonColored dissolved organic matterEnvironmental scienceOrganic matterHydrology (agriculture)Drainage basinEnvironmental chemistryVegetation (pathology)LigninBiogeochemistryHumusNutrientSoil waterGeologyEcologyChemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seasonal and spatial variability of dissolved organic matter (DOM) quantity and chemical composition were investigated in the Yukon River basin of Alaska, United States, and northwestern Canada. Dissolved organic carbon (DOC), chromophoric DOM (CDOM), and dissolved lignin phenols were measured across a range of source waters and the seasonal hydrograph. Strong relationships were determined between CDOM and both DOC and lignin phenols, highlighting the potential for deriving detailed spatial and temporal distributions of DOM composition from CDOM monitoring. Maximum concentrations of measured parameters were observed during the spring flush, when DOM had a remarkably high content of aromatic vascular plant material derived from surface soil and litter layers. A larger portion of riverine DOM was attributed to vascular plant sources than previously believed by utilizing representative vegetation leachates and a soil pore water as end‐members. In combination with recent studies highlighting export of young, labile DOM during the spring flush in northern high‐latitude river systems, our results suggest riverine DOM is less degraded and more labile than previously thought with clear ramifications for its biomineralization or photo‐oxidation in marine environments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations346
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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