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Enregistrement W1988403098 · doi:10.5539/mas.v5n1p3

Behavior of Dissolved Organic Matter in Coral Reef Waters in Relation with Biological Processes

2011· article· en· W1988403098 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Farook Mohamed Fairoz, Beatriz E. Casareto, Yoshimi Suzuki

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonReefOrganic matterCoralCoral reefIncubationEnvironmental chemistryChemistryEcologyOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavior of dissolved organic carbon (DOC) and dissolved organic nitrogen (DON) in coral reef waters in relation with biological processes was studied with incubation experiments and field observations in May 2008 and 2009 at the fringing reef of Sesoko Island, Okinawa, Japan. Reef sea water (RSW) and coral mucus added RSW collected from Acropora digitifera (AcrRSW) and Montipora digitata (MonRSW) were incubated for one day in situ and then for 77 days in the laboratory under dark condition. The results indicated that the behavior of DON was different compared to that of DOC in RSW and mucus added (AcrRSW and MonRSW) during dark incubation. Concentration of DON increased from 8.3 µM to 11.8 µM for AcrRSW and 4.0 µM to 15.4 µM for MonRSW during dark incubation period. The increasing rates for DON in AcrSRW and MonRSW were 0.05 µM day-1 and 0.1 µM day-1 respectively. On the other hand DOC concentration decreased from 129.0 µM to 75.0 µM for AcrRSW and 75.1 µM to 64.7 µM for MonRSW, with decreasing rates of 0.7 µM day-1 and 0.1 µM day-1 respectively. We assume that the increase of DON may be determined by difference between rates of inputs of organic matter mainly from mucus and rate of degradation of dissolved organic matter in the water column. These results suggest that recycling of DON is slow than that of DOC in coral reef ecosystem.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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