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Enregistrement W2290157384 · doi:10.3389/fmars.2016.00007

Predicting Dissolved Lignin Phenol Concentrations in the Coastal Ocean from Chromophoric Dissolved Organic Matter (CDOM) Absorption Coefficients

2016· article· en· W2290157384 sur OpenAlexfundno aff
Cédric G. Fichot, Ronald Benner, Karl Kaiser, Yuan Shen, Rainer M. W. Amon, Hiroshi Ogawa, Chia-Jung Lu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversGovernment of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyOffice of Naval ResearchCentre National de la Recherche ScientifiqueMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyCentre National d’Etudes SpatialesNational Science FoundationEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésColored dissolved organic matterDissolved organic carbonLigninTerrigenous sedimentEnvironmental chemistrySpectral slopeEnvironmental scienceOrganic matterAbsorption (acoustics)ChemistryOceanographyNutrientSedimentGeologyPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissolved lignin is a well-established biomarker of terrigenous dissolved organic matter (DOM) in the ocean, and a chromophoric component of DOM. Although evidence suggests there is a strong linkage between lignin concentrations and chromophoric DOM (CDOM) absorption coefficients in coastal waters, the characteristics of this linkage and the existence of a relationship that is applicable across coastal oceans remain unclear. Here, 421 paired measurements of dissolved lignin concentrations (sum of 9 lignin phenols) and CDOM absorption coefficients (ag(λ)) were used to examine their relationship along the river-ocean continuum (0-37 salinity) and across contrasting coastal oceans (sub-tropical, temperate, high-latitude). Overall, lignin concentrations spanned four orders of magnitude and revealed a strong, non-linear relationship with ag(λ). The characteristics of the relationship (shape, wavelength dependency, lignin-composition dependency) and evidence from degradation indicators were all consistent with lignin being an important driver of CDOM variability in coastal oceans, and suggested physical mixing and long-term photodegradation were important in shaping the relationship. These observations were used to develop two simple empirical models for estimating lignin concentrations from ag(λ) with a +/- 20% error relative to measured values. The models are expected to be applicable in most coastal oceans influenced by terrigenous inputs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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