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Enregistrement W1992624768 · doi:10.1021/es702361s

Evaluation of Two Current Approaches for the Measurement of Carbon Dioxide Diffusive Fluxes from Lentic Ecosystems

2008· article· en· W1992624768 sur OpenAlexafffund
Nicolas Soumis, René Canuel, Marc Lucotte

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDaytimeEnvironmental scienceCarbon dioxideAtmospheric sciencesSampling (signal processing)Lake ecosystemCurrent (fluid)EcosystemHydrology (agriculture)Wind speedMeteorologyEcologyPhysicsGeologyThermodynamicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dry ice sowing experiment (DISE) consisted in adding dry ice to a lake and monitoring the subsequent evasion of carbon dioxide (CO2). DISE allowed us to evaluate two approaches commonly used for measuring aquatic CO2 diffusive fluxes: the boundary layer equation (BLE) from Cole and Caraco (1998) and a particular model of static chamber (SC). CO2 evasion measurements with both approaches were compared to CO2 mass budgets as a relative reference to define their recovery coefficients (p). p for the BLE and the SC over the whole measurement period were 101 +/- 14% and 115 +/- 56%, respectively. Results from discrete sampling intervals revealed that the BLE generally provided estimations in good agreement (80-130%) with the mass budgets during both daytime and nighttime. Variations in p for the BLE were related to wind speed and, consequently, piston velocity (k600). The SC overestimated CO2 evasion during daytime (149 +/- 39%), and underestimated it during nighttime (57 +/- 18%). Variations in p for the SC were related to k600, stemming mainly from the alteration of the air/ water temperature gradient.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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