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Enregistrement W2804236350 · doi:10.1029/2018jg004506

Generalized Additive Models of Climatic and Metabolic Controls of Subannual Variation in pCO<sub>2</sub> in Productive Hardwater Lakes

2018· article· en· W2804236350 sur OpenAlexafffundabout
Emma Wiik, Heather A. Haig, Nicole M. Hayes, Kerri Finlay, Gavin L. Simpson, Richard J. Vogt, Peter R. Leavitt

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationUniversity of Regina
Mots-clésEnvironmental scienceDiel vertical migrationPhotosynthesisCarbon cycleCarbon dioxideAtmospheric sciencesRespirationClimate changeFlux (metallurgy)Climatic variabilityEcologyEcosystemEnvironmental chemistryChemistryBiologyGeologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatiotemporal variation in climate and weather, allochthonous carbon loads, and autochthonous factors such as lake metabolism (photosynthesis and respiration) interacts to regulate atmospheric CO2 exchange of lakes. Understanding this interplay in diverse basin types at different timescales is required to adequately place lakes into the global carbon cycle and predict CO2 flux through space and time. We analyzed 18 years of data from seven moderately hard lakes in an agricultural prairie landscape in central Canada. We applied generalized additive models and sensitivity analyses to evaluate the roles of metabolic and climatic drivers in regulating CO2 flux at the intra‐annual scale. At mean conditions with respect to other predictors, metabolic controls resulted in uptake of atmospheric CO2 when surface waters exhibited moderate primary production but released CO2 only when primary production was very low (<8 μg/L or when dissolved nitrogen was elevated (>2,000 μg/L), implying that respiratory controls offset photosynthetic CO2 uptake under these conditions. Climatically, dry conditions increased the likelihood of in‐gassing, likely due to evaporative concentration of base cations and/or reduced allochthonous carbon loads. While more research is required to establish the relative importance of climate and metabolism at other timescales (diel, autumn/winter), we conclude that these hard fresh waters characteristic of continental interiors are mainly affected by metabolic drivers of pCO2 at daily‐monthly timescales, are climatically controlled at interannual intervals, and are more likely to in‐gas CO2 for a given level of algal abundance than are soft water, boreal ecosystems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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