Determination of apparent quantum yield spectra for the formation of biologically labile photoproducts
Notice bibliographique
Résumé
Quantum yield spectra for the photochemical formation of biologically labile photoproducts from dissolved organic matter (DOM) have not been available previously, although they would greatly facilitate attempts to model photoproduct formation rates across latitudinal, seasonal, and depth‐related changes in spectral irradiance. Apparent quantum yield spectra were calculated for two coastal environments from the southeastern United States using postirradiation bacterial respiration as a measure of total labile photoproduct formation and a cutoff filter method to model spectral dependence. As has been the case for previously studied classes of DOM photoproducts (i.e., dissolved inorganic carbon, CO, and H2O2), ultraviolet (UV)‐B irradiance was significantly more efficient at forming labile photoproducts (i.e., compounds readily assimilated by marine bacterioplankton) than UV‐A and visible irradiance. Calculations of DOM photoproduct formation in southeastern U.S. coastal surface waters indicate a formation ratio for biologically labile photoproducts :CO of 13 : 1. The slope of a natural log plot of the apparent quantum yield spectrum obtained for biologically labile photoproducts was similar to that for CO (0.028 nm−1 vs. 0.034 nm−1). Modeled kinetic rates therefore indicate that the production ratio of these photoproduct classes is approximately maintained despite variations in the solar spectrum that occur with depth in a water column or distance from shore. Application of the apparent quantum yield to coastal regions worldwide predicts an annual formation rate of biologically labile photoproducts in coastal waters of 206 × 1012 g C.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».