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Enregistrement W2003784177 · doi:10.4319/lom.2007.5.88

On the determination of mass transfer in a concentration boundary layer

2007· article· en· W2003784177 sur OpenAlexafffund
Gregory N. Nishihara, Josef Daniel Ackerman

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésBoundary layerLogarithmSink (geography)TangentNonlinear regressionHyperbolic functionFlux (metallurgy)Logarithmic scaleNonlinear systemAnalytical Chemistry (journal)PhysicsMathematicsChemistryThermodynamicsMathematical analysisGeometryStatisticsChromatographyRegression analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mass transfer of scalar quantities (e.g., O2 and nutrients) in aquatic environments is an important and complex process involving diffusion and advection. In a flowing environment, concentration boundary layers (CBL) occur above the surfaces of organisms when they are a sink or source of scalars. In this study, we used an O2 microsensor to profile the O2 concentrations in the CBL above photosynthesizing freshwater macrophyte (Vallisneria americana) leaves that were oriented parallel to the flow in a recirculating flow chamber at 0.5 and 3.3 cm s−1. Measured O2 profiles were nonlinear indicating the effect of higher order processes near the surface. O2 flux (Jobs) was estimated from these profiles by two nonlinear techniques, hyperbolic tangent and logarithmic models, and the commonly applied linear model. An integrated measurement of O2 flux (Jint) for each leaf was also measured independently in a stirred chamber. Whereas Jobs determined from the hyperbolic tangent (0.42 ± 0.04 [mean SE] µmol m−2 s−1) and linear (0.31 ± 0.04 µmol m−2 s−1) models overestimated and underestimated Jint (0.37 ± 0.05 µmol m−2 s−1), respectively, and were not velocity dependant, the hyperbolic tangent model provided the best fit (r2 = 0.88) compared with the linear model (r2 = 0.77). In addition, the slope of the regression against Jint (1.08 ± 0.06) was closest to 1.00 (i.e., a “perfect” fit). The logarithmic model varied with velocity and overestimated Jobs (0.98 ± 0.22 µmol m−2 s−1 at 0.005 m s−1 and 0.90 ± 0.18 µmol m−2 s−1 at 0.033 m s−1). These results were confirmed in an analysis of 21 published O2 concentration profiles measured next to sediments, microbial biofilms, planktonic algae, and epilithic algae. We would, therefore, recommend the hyperbolic tangent model to estimate mass transfer in a CBL.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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