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Enregistrement W2909905050 · doi:10.1126/sciadv.aav0486

Global patterns and drivers of ecosystem functioning in rivers and riparian zones

2019· article· en· W2909905050 sur OpenAlexafffund
Scott D. Tiegs, David M. Costello, Mark W. Isken, Guy Woodward, Peter B. McIntyre, Mark O. Gessner, Éric Chauvet, Natalie A. Griffiths, Alexander S. Flecker, Vicenç Acuña, Ricardo Albariño, Daniel C. Allen, Cecília Alonso, Patricio Andino, Clay P. Arango, Jukka Aroviita, Marcus Vinícius Moreira Barbosa, Leon A. Barmuta, Colden V. Baxter, Thomas Bell, Brent J. Bellinger, Luz Boyero, Lee E. Brown, Andreas Bruder, Denise A. Bruesewitz, Francis J. Burdon, Marcos Callisto, Cristina Canhoto, Krista A. Capps, María M. Castillo, Joanne E. Clapcott, Fanny Colas, J. Checo Colón-Gaud, Julien Cornut, Verónica Crespo‐Pérez, Wyatt F. Cross, Joseph M. Culp, Michaël Danger, Olivier Dangles, Elvira de Eyto, Alison M. Derry, Verónica Díaz Villanueva, Michael M. Douglas, Arturo Elosegi, Andrea C. Encalada, Sally A. Entrekin, Rodrigo Espinosa, Diana Ethaiya, Verónica Ferreira, Carmen Ferriol, Kyla M. Flanagan, Tadeusz Fleituch, Jennifer J. Follstad Shah, André Frainer, Nikolai Friberg, Paul C. Frost, Erica A. García, Loreley S. Lago, Pavel García, Sudeep D. Ghate, Darren P. Giling, Alan Gilmer, José Francisco Gonçalves, Rosario Karina Gonzales, Manuel A. S. Graça, Michael Grace, Hans‐Peter Grossart, François Guérold, Vladislav Gulis, Luiz Ubiratan Hepp, Scott N. Higgins, Takuo Hishi, Joseph Huddart, John Hudson, Moss Imberger, Carlos Iñiguez‐Armijos, Tomoya Iwata, David J. Janetski, Eleanor Jennings, Andrea E. Kirkwood, Aaron A. Koning, Sarian Kosten, Kevin A. Kuehn, Hjalmar Laudon, Peter R. Leavitt, Aurea Luiza Lemes da Silva, Shawn Leroux, Carri J. LeRoy, Peter J. Lisi, Richard A. MacKenzie, Amy Marcarelli, Frank O. Masese, Brendan G. McKie, Adriana O. Medeiros, Kristian Meissner, Marko Miliša, Shailendra Mishra, Yo Miyake, Ashley H. Moerke, Shorok Mombrikotb, Rob Mooney, Tim Moulton, Timo Muotka, Junjiro N. Negishi, Vinicius Neres‐Lima, Mika Nieminen, Jorge Nimptsch, Jakub Ondruch, Riku Paavola, Isabel Pardo, Christopher J. Patrick, E.T.H.M. Peeters, Jesús Pozo, Catherine M. Pringle, Aaron Prussian, Estefania Quenta, Antonio Quesada, Brian Reid, John S. Richardson, Anna Rigosi, José Rincón, Geta Rîşnoveanu, Christopher T. Robinson, Lorena Rodríguez–Gallego, Todd V. Royer, James A. Rusak, Anna C. Santamans, Géza B. Selmeczy, Gelas Simiyu, Agnija Skuja, Jerzy Smykla, Kandikere R. Sridhar, Ryan A. Sponseller, Aaron B. Stoler, Christopher M. Swan, David C. Szlag, Franco Teixeira de Mello, Jonathan D. Tonkin, Sari Uusheimo, Allison M. Veach, Sirje Vilbaste, Lena B.-M. Vought, Chiao‐Ping Wang, Jackson R. Webster, Paul Wilson, Stefan Woelfl, Marguerite A. Xenopoulos, Adam G. Yates, Chihiro Yoshimura, Catherine M. Yule, Yixin Zhang, Jacob A. Zwart

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSecretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e InnovaciónOffice of ScienceQueen's University BelfastOak Ridge National LaboratoryHuron Mountain Wildlife FoundationUT-BattelleBattelleBiological and Environmental ResearchQueen's UniversityCelldex TherapeuticsU.S. Department of Energy
Mots-clésRiparian zoneEcosystemSpatial ecologyEnvironmental scienceScale (ratio)STREAMSEcologyRiver ecosystemTemporal scalesGeographyEnvironmental resource managementPhysical geographyCartographyBiologyHabitatComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River ecosystems receive and process vast quantities of terrestrial organic carbon, the fate of which depends strongly on microbial activity. Variation in and controls of processing rates, however, are poorly characterized at the global scale. In response, we used a peer-sourced research network and a highly standardized carbon processing assay to conduct a global-scale field experiment in greater than 1000 river and riparian sites. We found that Earth's biomes have distinct carbon processing signatures. Slow processing is evident across latitudes, whereas rapid rates are restricted to lower latitudes. Both the mean rate and variability decline with latitude, suggesting temperature constraints toward the poles and greater roles for other environmental drivers (e.g., nutrient loading) toward the equator. These results and data set the stage for unprecedented "next-generation biomonitoring" by establishing baselines to help quantify environmental impacts to the functioning of ecosystems at a global scale.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations225
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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