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Enregistrement W2541961784 · doi:10.1002/2016jg003464

Fluvial carbon export from a lowland Amazonian rainforest in relation to atmospheric fluxes

2016· article· en· W2541961784 sur OpenAlexaff
Leena Vihermaa, Susan Waldron, Tomas F. Domingues, John Grace, Eric G. Cosio, Fabián Limonchi, Chris Hopkinson, Humberto Ribeiro da Rocha, Emanuel Gloor

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKSixth Framework ProgrammeScottish Alliance for Geoscience, Environment and Society
Mots-clésFluvialEnvironmental scienceDrainage basinHydrology (agriculture)Eddy covarianceTotal organic carbonTributaryParticulatesCarbon sinkDissolved organic carbonCarbon cycleEcosystemEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesGeologyChemistryClimate changeEcologyStructural basinGeomorphologyOceanographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We constructed a whole carbon budget for a catchment in the Western Amazon Basin, combining drainage water analyses with eddy covariance (EC) measured terrestrial CO2 fluxes. As fluvial C export can represent permanent C export it must be included in assessments of whole site C balance, but it is rarely done. The footprint area of the flux tower is drained by two small streams (~5–7 km2) from which we measured the dissolved inorganic carbon (DIC), dissolved organic carbon (DOC), particulate organic carbon (POC) export, and CO2 efflux. The EC measurements showed the site C balance to be +0.7 ± 9.7 Mg C ha−1 yr−1 (a source to the atmosphere) and fluvial export was 0.3 ± 0.04 Mg C ha−1 yr−1. Of the total fluvial loss 34% was DIC, 37% DOC, and 29% POC. The wet season was most important for fluvial C export. There was a large uncertainty associated with the EC results and with previous biomass plot studies (−0.5 ± 4.1 Mg C ha−1 yr−1); hence, it cannot be concluded with certainty whether the site is C sink or source. The fluvial export corresponds to only 3–7% of the uncertainty related to the site C balance; thus, other factors need to be considered to reduce the uncertainty and refine the estimated C balance. However, stream C export is significant, especially for almost neutral sites where fluvial loss may determine the direction of the site C balance. The fate of C downstream then dictates the overall climate impact of fluvial export.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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