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Enregistrement W2300383175 · doi:10.5194/bg-2015-558

Controls of longitudinal variation in δ<sup>13</sup>C-DIC in rivers: A global meta-analysis

2016· article· en· W2300383175 sur OpenAlexafffund
Katherine A. Roach, Marco A. Rodríguez, Yves Paradis, Gilbert Cabana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDissolved organic carbonδ13CEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesChemistryEnvironmental chemistryGeologyStable isotope ratioPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We conducted a literature survey to investigate controls and spatial and temporal patterns of δ13C-DIC and deviations between δ13C-DIC and the δ13C signature of DIC at isotopic equilibrium with the atmosphere (Δδ13C-DIC) in streams and rivers throughout the world. We used generalized additive mixed models to relate Δδ13C-DIC and δ13C-DIC in lotic ecosystems to ecological variables including elevation, Strahler order, and partial pressure of dissolved CO2 (pCO2), and to examin e seasonal shifts in Δδ13C-DIC and δ13C-DIC over a range in latitude. Elevation, Strahler order, and DIC concentrations explained a large fraction of the variation in Δδ13C-DIC, and these variables plus pH and pCO2 explained much of the variation in δ13C-DIC. Seasonal fluctuations in δ13C-DIC were most apparent in rivers located in temperate regions with seasonal snow cover. Small streams tended to have lower δ13C-DIC values than large rivers. Overall, our analysis indicates that processes that add CO2 to the water column, including groundwater inputs, decomposition, and respiration, should have a greater influence on δ13C-DIC than processes that remove CO2. Both physical (gas exchange with the atmosphere, weathering, ice cover) and biolog ical (respiration in regions with high C4 grass abundance, photosynthesis by cyanobacteria) processes appear to control δ13C-DIC in streams and rivers, but the relative importance of these processes shifts from upstream to downstream.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,008
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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