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Enregistrement W1868557891 · doi:10.1002/jgrg.20047

Contrasting CO<sub>2</sub> concentration discharge dynamics in headwater streams: A multi‐catchment comparison

2013· article· en· W1868557891 sur OpenAlexafffundabout
Kerry J. Dinsmore, Marcus B. Wallin, Mark S. Johnson, M. F. Billett, Kevin Bishop, Jukka Pumpanen, Anne Ojala

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilKempe FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSvenska Forskningsrådet FormasSight Research UKVetenskapsrådet
Mots-clésSTREAMSEnvironmental scienceHydrology (agriculture)PrecipitationDrainage basinDischargeLagSoil waterFlushingFlow (mathematics)Soil scienceGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aquatic CO2 concentrations are highly variable and strongly linked to discharge, but until recently, measurements have been largely restricted to low‐frequency manual sampling. Using new in situ CO2 sensors, we present concurrent, high‐frequency (<30 min resolution) CO2 concentration and discharge data collected from five catchments across Canada, UK, and Fennoscandinavia to explore concentration‐discharge dynamics; we also consider the relative importance of high flows to lateral aquatic CO2 export. The catchments encompassed a wide range of mean CO2 concentrations (0.73–3.05 mg C L−1) and hydrological flow regimes from flashy peatland streams to muted outflows within a Finnish lake system. In three of the catchments, CO2 concentrations displayed clear bimodal distributions indicating distinct CO2 sources. Concentration‐discharge relationships were not consistent across sites with three of the catchments displaying a negative relationship and two catchments displaying a positive relationship. When individual high flow events were considered, we found a strong correlation between both the average magnitude of the hydrological and CO2 response peaks, and the average response lag times. An analysis of lateral CO2 export showed that in three of the catchments, the top 30% of flow (i.e., flow that was exceeded only 30% of the time) had the greatest influence on total annual load. This indicates that an increase in precipitation extremes (greater high‐flow contributions) may have a greater influence on the flushing of CO2 from soils to surface waters than a long‐term increase in mean annual precipitation, assuming source limitation does not occur.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations69
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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