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Enregistrement W2137299316 · doi:10.5194/bg-7-4051-2010

Rapid accretion of dissolved organic carbon in the springs of Florida: the most organic-poor natural waters

2010· article· en· W2137299316 sur OpenAlexafffund
Carlos M. Duarte, Yves T. Prairie, T. K. Frazer, Mark V. Hoyer, Sky K. Notestein, Rosa Martínez, A. Dorsett, Daniel E. Canfield

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDissolved organic carbonMacrophyteSpring (device)Environmental scienceHydrology (agriculture)Total organic carbonEnvironmental chemistryGroundwaterChemistryOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The concentration of dissolved organic carbon (DOC) in groundwater emanating as spring discharge at several locations in Florida, USA and the net increase in DOC in the downstream receiving waters were measured as part of a larger investigation of carbon dynamics in flowing waters. Springs with high discharge (>2.8 m3 s−1) were found to be the most organic-poor natural waters yet reported (13 ± 1.6 μmol C L−1), while springs with lesser discharge exhibited somewhat higher DOC concentrations (values ranging from 30 to 77 μmol C L−1). DOC concentrations increased rapidly downstream from the point of spring discharge, with the calculated net areal input rate of DOC ranging from 0.04 to 1.64 mol C m−2 d−1 across springs. Rates of DOC increase were generally greater in those springs with high discharge rates. These input rates compare favorably with values reported for gross primary production in these macrophyte-dominated spring systems, assuming that 17% of macrophyte primary production is lost, on average, as DOC. The measures reported here are possible only because of the remarkably low DOC levels in the up-surging groundwaters and the short residency times of the water in the spring-runs themselves.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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