MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2108469220 · doi:10.1139/f04-098

Hydrogen peroxide distribution, production, and decay in boreal lakes

2004· article· en· W2108469220 sur OpenAlexvenueno aff
Petri J Häkkinen, Alexandre M. Anesio, Wilhelm Granéli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésWater columnDissolved organic carbonHydrogen peroxideAbiotic componentChemistryEnvironmental chemistrySurface waterAbsorption (acoustics)EcologyEnvironmental scienceEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution, production, and decay of hydrogen peroxide (H2O2) were studied in 10 boreal lakes of differing physical–chemical characteristics. Diurnal and vertical fluctuations in H2O2concentration were followed in the lakes by sampling at six depths three times per day. In addition, incubations of water filtered through 0.2-µ mesh were made under artificial irradiation to study the abiotic production and decay of H2O2. H2O2concentrations after 8 h of artificial irradiation were significantly correlated with neither absorption coefficients at 320 nm nor with dissolved organic carbon (DOC) concentrations. However, H2O2concentration increased rapidly with DOC concentration among lakes with DOC concentrations below 10 mg·L–1. The H2O2concentration after exposure to ultraviolet radiation was positively related to the half-life of H2O2, which in turn was negatively correlated with iron and manganese concentrations (r2 = 0.68 and 0.70, respectively). In situ H2O2concentrations at the surface of the water column ranged between 30 and 1041 nmol·L–1and were largely determined by the decay rates of H2O2and the mixing depth of the water column.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations74
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207