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Enregistrement W2035021910 · doi:10.1139/f03-050

Dynamics and chemistry of dissolved organic carbon in Precambrian Shield catchments and an impounded wetland

2003· article· en· W2035021910 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Tim R. Moore, Liliane Stédile de Matos, Nigel T. Roulet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeatDissolved organic carbonWetlandHydrology (agriculture)Environmental scienceDrainage basinOrganic matterEnvironmental chemistryTotal organic carbonChemistryEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the sources, sinks, and fluxes of dissolved organic carbon (DOC) and its chemical fractions over a 4-year period in upland and wetland catchments in the Experimental Lakes Area, Ontario. In an upland catchment, the major sources of DOC were precipitation, vegetation, and soil organic matter, resulting in a summer (June to October) export of 2.1 g·m–2. DOC concentrations in peat pore water ranged from 20 to 60 mg·L–1and were related to hydrologic pathways. DOC export from catchments containing wetlands ranged from 0.8 to 5.7 g·m–2and export from the peatland portion of the catchment was estimated to be 28–30 g·m–2. Flooding to a depth of 1.2 m in the peatland section of one catchment resulted in an increase in pore-water and pond DOC concentrations, attributed to the decomposition of plant tissues and peat. Because only 14% of the catchment was flooded, impoundment did not result in a significant increase in DOC export. Between 85 and 93% of DOC was contained in the acid fractions, with small amounts in the neutral fractions. Flooding increased the proportion of the hydrophilic neutral fraction in peat pore waters for 2 years after flooding.

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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,870

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations39
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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