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Enregistrement W1965308823 · doi:10.1029/2012eo380015

Altitude controls carbon dioxide in boreal lakes

2012· article· en· W1965308823 sur OpenAlexaboutno aff
Atreyee Bhattacharya

Notice bibliographique

RevueEos · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealEnvironmental sciencePeatDissolved organic carbonCarbon dioxideTemperate climateDetritusCarbon cycleOrganic matterAtmosphere (unit)Northern HemisphereAltitude (triangle)TaigaHydrology (agriculture)OceanographyPhysical geographyAtmospheric sciencesEcologyEcosystemGeologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic matter present in lakes, derived either from land‐based sources—such as plants, soil, and sediments—or from in situ processes—such as degrading detritus in the water—could be important in the global carbon cycle, and possibly a significant source of the atmospheric carbon dioxide (CO 2 ) budget. The partial pressure of CO 2 in surface waters (pCO 2 ) drives the escape of CO 2 to the atmosphere. Hence, scientists have long suspected that the relationship between pCO 2 and the dissolved organic matter (DOC) in lake waters refects the relative contribution of the environment and in situ processes to the high‐latitude carbon budget. Combining measurements of DOC and pCO 2 from nearly 200 lakes across Quebec, Canada, with an additional 13 lake‐based studies from temperate regions across the northern hemisphere, Lapierre and del Giorgio suggest that on a regional scale the A variety of lakes dominate the boreal landscape of Quebec, Canada . elevation of lakes is one of the strongest controls on the relationship between DOC and pCO 2 in boreal lakes.

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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,980

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
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

Citations0
Publié2012
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