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Enregistrement W2109866671 · doi:10.5539/ijb.v5n4p1

Comparison of Three Methods for the Quantification of Sediment Organic Carbon in Salt Marshes of the Rubicon Estuary, Tasmania, Australia

2013· article· en· W2109866671 sur OpenAlexvenueno aff
Kim Beasy, JC Ellison

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon fibersSalt marshEnvironmental scienceTotal organic carbonLoss on ignitionWetlandSedimentBlue carbonEstuaryCarbon sinkCarbon sequestrationSoil carbonTotal inorganic carbonEnvironmental chemistryCarbon dioxideSoil scienceEcologyChemistryClimate changeGeologyOceanographySoil waterMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing need to accurately quantify carbon sinks of coastal wetlands, this study compares three methods in use. Sediment cores (n = 4) were collected from three salt marsh sites of the Rubicon Estuary, Tasmania Australia and analysed for organic carbon using three methods for measuring soil C concentration. The first method of elemental analysis quantified carbon using a Thermo Finnigan EA 1112 Series Flash Elemental Analyser. The second method used the loss on ignition technique at 550°C for 4 hours and applied a standard carbon conversion. The third method used loss on ignition technique at 450°C for 8 hours and applied a standard carbon conversion. Results from each method found significantly different quantities of carbon in replicate samples, however each method differentiated similar carbon trends within datasets. Each methodology investigated was found to have a useful application in carbon science, including the broad scale use of the standard carbon conversion and the accuracy of the elemental analysis method. The application of the standard carbon conversion in this study showed an underestimate of carbon stores in salt marsh sediment. Wetlands are well known to be among the most carbon rich ecosystems of the world, however this study highlights that in some cases those carbon stores may have been underestimated, and verification may further increase the value of wetlands as carbon sinks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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